분류 전체보기107 40주차 결과 1. 리바운딩 크다 2. 챌린져스 + 치팅 데이 1일이 가장 적절하지 않나 싶다 3. 할 수 있다 2021. 10. 13. 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. 39주차 결과 1. 확실히 어느 수준부터는 억제가 된다 2. 절제 -> 뭐할까? X 이거 해야지 -> 절제 o 3. 보상적 개념으로는 꽤나 유용한듯 2021. 10. 5. 38주차 결과 1. 역시 돈이 걸리면 잘한다^^ 2. 풍선효과 증명 3. 저것 마저 참기에는 좀 너무하다.. 다음주 할일 1. 파이썬 강의 듣기 2. 금융데이터 공부 계획 -> 1주차 3. KNN 문제 다시 풀어보기 4. 강의안 디벨롭 5. 코멘토 질문들 정리하기 2021. 9. 26. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 27 다음
