# confusion matrix

17개의 포스트

ROC & AUROC

ROC, AUROC는 분류모델의 평가지표입니다. 이 분류지표는 어떤 원리로 작동하는 것일까요? 이를 이해하기 위해서는 Classification의 y^, 즉 예측값이 정확히 무엇인지 먼저 알아야 합니다.

4일 전
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[D&A 운영진 ML 스터디] 2주차 1차시

정확도(Accuracy): 정확한 예측을 한 비율불균형한 데이터셋을 다룰 때 객관적이지 않음데이터셋에서 라벨이 A인 데이터가 90%, 라벨이 B인 데이터가 10%일 때, 모두 그냥 A로만 예측해도 정확도는 90%가 나옴오차 행렬(Confusion Matrix)오차 행렬

2022년 7월 31일
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Classification 평가 지표 : Scikit-Learn

분류 평가 지표1\. 정확도2\. 정밀도3\. 재현율4\. F1 점수5\. PR Curve, AP Score6\. ROC, AUC Score

2022년 7월 16일
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1종 오류, 2종 오류, Confusion Matrix

이제 통계에 대한 기초적인 이야기는 거의 다 끝나가는 것 같다. 아마 이거 쓰고 Variance Bias, 그리고 Odds ratio 까지 쓰면 면접에서 나올만한 통계와 머신러닝 기초 이론은 다 커버되지 않을까 싶다 다음으로 머신러닝 모델, 딥러닝 모델 으로 이어가면

2022년 6월 28일
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[R] 위스콘신 주 유방암 예측 및 성능평가

[R] 위스콘신 주 유방암 예측 및 성능평가

2022년 5월 6일
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AIB: N223 Evaluation Metrics for Classification

TP, TN, FP, FN으로 이루어진 매트릭스분류모델의 성능 평가지표실제 양성인데 검사 결과도 양성잘 맞춰서, Positive(1)를 잡아냈다.올바르게 1을 1이라고 예측. 찐양성, 찐양성실제 음성인데 검사 결과도 음성잘 맞춰서 Negative(0)를 잡아냈다.실제

2022년 3월 4일
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Evaluation Metrics for Classification

[n223] SECTION 02 Sprint 2 Tree Based Model Evaluation Metrics for Classification

2021년 12월 28일
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TIL | 오차 행렬 (Confusion Matrix)

AIFFEL 노드에서 오차행렬이 나왔었는데 확실하게 이해가 가지 않아서 정리를 한번 해보려고 한다. 정리하고 여러번 보다보면 한번에는 이해하지 못하더라도 확실하게 이해는 할 수 있겠지..싶은 마음으로 :D 오차 행렬 (Confusion Matrix) > Test s

2021년 10월 11일
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[TIL] 210819

오늘 한 일 Evaluation Metrics for Classification 공부 keyword : 분류문제 평가지표 confusion matrix 사이킷런에 plotcofusionmatrix 축과 순서를 유의해서 보기! 임계값 (threshold) 정밀도 재현율

2021년 8월 19일
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confusion matrix

대칭적 상대적인 표현들정확도(Accuracy) vs 오류율(Error Rate) TPR (True Positive Rate) vs FPR ( False Positive Rate)민감도 vs 특이도재현율 vs 정밀도정확도 : 클래스 0과 1 모두를 정확하게 분류오류율

2021년 7월 4일
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Metric

Evaluation Metrics

2021년 4월 14일
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Evaluation Metrics in Machine Learning - Confusion Matrix

Confusion Matrix which is often used as an evaluation metrics in binary classification shows how much the model is confused while performing the predi

2021년 1월 13일
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피마 인디언 당뇨병 예측 데이터 세트로 머신러닝 평가하기

이번에는 Kaggle의 피마 인디언 당뇨병(Pima Indian Diabetes) 데이터 세트를 이용해 당뇨병 여부를 판단하는 머신러닝 예측 모델을 수립하고, 저번에 작성한 평가 지표를 적용해 보자.

2020년 12월 27일
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머신러닝 평가(Evaluation)

머신러닝은 데이터 가공/변환, 모델 학습/예측 그리고 평가의 프로세서로 구성된다.

2020년 12월 26일
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분류 모델의 평가 방법

분류모델의 평가방법에 대해 알아봅시다.정확도만 가지고 분류 모델을 평가하면 안될까?(정확도: 전체의 데이터 중에서 올바르게 예측한 비율)결론은 아니다.다음과 같은 예시가 있다.전체 데이터에서 90%는 고양이, 10%는 강아지다.데이터가 뭐든지 상관없이 전부 모든데이터를

2020년 4월 11일
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