[파이썬 머신러닝 완벽가이드] 3장. (1) 오차 행렬

목차 01. 정확도 (1) 타이타닉 데이터를 정확도로 판단할 때 가지는 맹점 (2) 정확도가 가지는 한계 02. 오차 행렬 일반적으로 모델이 분류나 회귀냐에 따라 성능 평가 지표를 다르게 정합니다. 회귀에서는 대부분 예측값과 실제값의 오차 평균값에 기반합니다. 분류의 성능 평가 지표에는 정확도, 오차행렬, 정밀도, 재현율, F1 스코어, ROC AUC 가 있습니다. 분류에서 일반적으로는 정확도를 가지고 판단합니다. 여기서 말하는 정확도는 예측 결과 데이터와 실제 결과 데이터가 얼마나 정확하고 오류가 적게 발생하는가에 기반합니다. 01. 정확도 (1) 타이타닉 데이터를 정확도로 판단할 때 가지는 맹점 정확도를 판단하는 방법은 다음과 같습니다. 하지만, 정확도만 가지고 결과를 판단했다가는 잘못된 평가 결과에 빠질 수 있습니다. 앞서 2장에서 보았던 타이타닉 생존자 예측을 다시 보겠습니다. 타이타닉 데이터를 보면, 여자가 남자보다 생존율이 높았습니다. 그래서, 아무 생각없이 남자는 사망,...