반응형 ConfusionMatrix2 [머신러닝 with Python] 오차행렬 or 혼동행렬(Confusion Matrix) / 유방암 데이터(Breast Cancer Data) 활용하여 알아보기 이번에 알아볼 것은 지난 시간에 알아본 정확도 및 기타 분류평가지표를 도출할 수 있는 오차행렬 또는 혼동행렬이라 불리는 Confusion Matrix에 대해서 알아보겠습니다. 1. 오차행렬 / 혼동행렬 (Confusion Matrix) 이란? - Confusion Matrix(오차 행렬)은 분류 모델의 성능을 평가하기 위한 표입니다. - 주로 이진 분류(두 가지 클래스로 분류) 문제를 다룰 때 사용되지만, 다중 분류에서도 그 분류 결과를 한눈에 정리해주는 용도로 사용됩니다. - 이는, 모델이 예측한 결과와 실제 관측된 결과를 비교하는 데에 사용되며 아래 네 가지 주요 항목으로 구성됩니다. 1) True Positive(TP) : 예측값을 Positive로 예측했는데 실제 값 역시 Positive인 경우 .. 2023. 9. 5. [머신러닝 with Python] 정확도(Accuracy)란? / 유방암(Breast Cancer) 데이터 사용 이번에 알아볼 것은 머신러닝의 분류(Classification) 문제 중 정확도(Accuracy)에 관한 것입니다. 1. 정확도(Accuracy)란? 정확도(Accuracy)란, 분류 모델의 성능을 평가하는 지표 중 하나로, 전체 예측 중 올바르게 분류된 비율을 나타냅니다. 이를 식으로 표현하면 아래와 같은데요. 즉, 정확도는 모델이 얼마나 많은 샘플을 올바르게 분류하는지를 측정하는 지표를 말합니다. 정확도의 값은 0에서 1사이의 범위를 가지며, 1에 가까울수록 올바르게 분류된 샘플의 수가 많다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 정확도가 0.85라면 모델이 전체 데이터 중 85%를 올바르게 분류했다는 의미입니다. 2. 파이썬 코딩으로 알아보는 정확도의 의미 (유방암(Breast Cancer) 데이터 사용).. 2023. 9. 4. 이전 1 다음 반응형
