[ 몽총이 파이썬 머신러닝 공부 - 08 ] 머신러닝 평가

8.1 머신러닝 평가 머신러닝 모델의 성능 평가는 일반적으로 분류와 회귀 이렇게 두개로 나뉘어진다. 회귀의 성능평가는 대부분 실제 값과 예측값의 오차평균값에 기반한다. 분류의 성능평가는 총 6가지 종류가 있으며, 정확도, 오차행렬,정밀도,재현율,F1스코어,ROC AUC 가 있다 8.1.1 정확도 ( Accuracy ) 정확도는 직관적으로 모델 예측 성능을 나타내는 평가 지표이며, 실제 데이터에서 예측 데이터가 얼마나 같은지를 판단하는 지표이다 8.1.2 오차행렬,정밀도,재현율 오차행렬은 학습된 분류 모델이 예측을 수행하면서 얼마나 헷갈리고 있는지도 함께 보여주는 지표이다. 오차행렬은 위 이미지처럼 4분면 행렬에서 실제 클래스 값과 예츨 클래스값이 어떠한 유형을 가지고 있는지를 가지고 평가한다. 예측 클래스와 실제 클래스의 값 유형에 따라 결정되는 4가지 값을 다양하게 결합하여 분류 모델 예측 성능에서 오류가 어떤 모습으로 발생하는지 알 수 있다. TN : 예측값을 Negative 값...

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