프로젝트(진행중)31 Accuracy(정확도), Recall(재현율), Precision(정밀도), F1 Score 총정리 모델을 짰으면 그 모델이 얼마나 잘 작동하는지 확인해야 하고, 그때 여러 지표를 확인한다. 대표적인 4가지 Accuracy(정확도), Recall(재현율), Precision(정밀도), F1 Score의 개념부터 장단점까지 한번 정리해보자! 1. Accuracy(정확도) 내가 예측한 건들 중에서 정답을 맞힌 건수의 비율이다. 수식으로는 이렇다. 단점 : 정확도의 역설 Negative의 실제 비율이 너무 높아서 희박한 가능성으로 발생할 상황을 제대로 분류하지 못하는 경우가 생길 수 있다. 예를 들어 내일 운석이 떨어질지 여부를 예측한다면 100%가까운 정확도를 아무런 모델 없이 만들 수 있다. Negative만 예측하는 모델을 만들면 Accuracy는 높을 수 밖에 없다. 이럴 경우를 대비해서 필요한 지표.. 2021. 10. 5. EV 시장 : 전기차 배터리 개념부터 이슈까지 0. 전기차 배터리 개념 '셀 → 모듈 → 팩' 배터리 셀을 여러 개 묶어서 모듈을 만들고, 모듈을 여러 개 묶어서 팩을 만든다. 전기차에는 최종적으로 배터리가 하나의 팩 형태로 들어가게 된다. 최대한의 성능을 발현할 수 있도록 셀은 단위 부피당 높은 용량을 지녀야 하고, 긴 수명이 필요하다. 또한, 주행 중에 전달되는 충격을 견디고, 저온/고온에서도 끄덕 없을 만큼 높은 신뢰성과 안정성을 지녀야 한다. 여러 개의 셀은 열과 진동 등 외부 충격에서 좀 더 보호될 수 있도록 하나로 묶어 프레임에 넣게 되는데 이를 모듈이라고 부른다. 그리고 모듈 여러 개를 모아 배터리의 온도나 전압 등을 관리해 주는 배터리 관리시스템(BMS, Battery Management System)과 냉각장치 등을 추가한 것이 배터.. 2021. 9. 23. EP 05. RNN부터 LSTM까지 이해하기 1 개념은 이 블로그를 참고했다. https://dgkim5360.tistory.com/entry/understanding-long-short-term-memory-lstm-kr Long Short-Term Memory (LSTM) 이해하기 이 글은 Christopher Olah가 2015년 8월에 쓴 글을 우리 말로 번역한 것이다. Recurrent neural network의 개념을 쉽게 설명했고, 그 중 획기적인 모델인 LSTM을 이론적으로 이해할 수 있도록 좋은 그림과 함께 dgkim5360.tistory.com 개념 요약 1. RNN은 비교적 짧은 시간 전의 정보를 기억해 모델에 활용하지만 긴 시간 이전의 정보를 기억하긴 쉽지 않다. 2. LSTM은 긴 시간 이전의 정보도 잘 기억하고 이를 잘 활용.. 2021. 9. 22. 트레이딩 기초 : 확률과 수익 시스템 트레이딩을 알아보고 전략을 테스트하기에 앞서 기본적인 운용에 대해 이해하기 위해 시뮬레이션을 해봤다. 대단한 건 아니지만 시나리오별로 어떻게 수익이 발생하고 얼마나 다른 수익을 내는지 시뮬레이션을 진행했다. #1. Base 초기 투자금 : 1,000,000원 주 수익률 : -1% ~ 2% 사이 random & uniform 수익금 72만원 #2. Base2 초기 투자금 : 1,000,000원 주 수익률 : -1% ~ 3% 사이 random & uniform 수익금 149만원 #3. Base3 초기 투자금 : 1,000,000원 주 수익률 : -5% ~ 7% 사이 random & uniform 수익금 145만원 #4. Base4 초기 투자금 : 1,000,000원 주 수익률 : -5% ~ 5.1% .. 2021. 9. 13. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 다음
