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평가 Metrics 참고 https://shinminyong.tistory.com/28 https://angeloyeo.github.io/2020/08/05/ROC.html 예측 성능을 평가 분류 성능 평가 지표 정확도(Accuracy) 오차행렬(Confusion Matrix) 정밀도(Precision) 재현율(Recall) F1 스코어 ROC AUC 01 정확도 예측 결과가 동일한 데이터 건수/전체 예측 데이터 건수 불균형한 레이블 데이터 세트에는 성능 수치로 사용하면 안됨 이 한계점 극복을 위해 오차 행렬 사용 02 Confusion Matrix 이진 분류의 예측 오류가 얼마인지, 어떤 유형의 예측 오류가 발생하는지를 함께 나타내는 지표 TP, TN, FP, TN 값으로 Classifier 성능의 여..

사이킷런(scikit-learn) : 머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리 파이썬 기반 다른 머신러닝 패키지도 사이킷런 스타일의 API를 지향할 정도로 쉽고 가장 파이썬스러운 API 제공 머신러닝을 위한 다양한 알고리즘과 개발에 편리한 프레임워크와 API 제공 cmd 관리자 모드로 사이킷런 설치(주피터에서 실시했을 때 나처럼 권한 없음 뜨면! 아니면 그냥 주피터 코드창으로) conda install scikit-learn pip install scikit-learn import sklearn print(sklearn.version) 0.24.2 02 첫 번째 머신러닝 만들어 보기 - 붓꽃 품종 예측 품종 분류(Classification) - 지도학습 중 하나 지도학습 : 명확한 정답이 있..

머신러닝 : 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법 예측 분석(Predictive Analysis)으로 재편중 머신러닝 - 지도학습(Supervised Learning) 분류, 회귀, 추천 시스템, 시각/음성 감지/인지, 텍스트 분석, NLP - 비지도학습(Un-supervised Learning) 클러스터링, 차원 축소, 강화학습 - 강화학습(Reinforment Learning) 머신러닝의 가장 큰 단점은 데이터에 매우 의존적이라는 것(Garbage In, Garbage out) 파이썬과 R을 기반으로 머신러닝 프로그램을 작성하는데, 이 책에서는 파이썬 이용 - 쉽고 뛰어난 개발 생산성 - 많은 라이브러리 - 뛰어난 확장성, 유연성, 호환성 - 결..