빅데이터 분석 기사 필기 요약 4. 결과 해석

분석 모형 평가 및 개선 구분 주요 내용 분석 모형 평가 평가 기준 : 일반화 가능성/ 효율성/ 예측과 분류의 정확성 일반화 가능성 효율성 예측과 분류의 정확성 데이터를 확장하여 적용할 수 있는가 (안정적인 결과를 제공하는가) 적은 입력변수가 필요 할수록 효율성이 높은 것으로 평가함 정확성 측면에서 평가함 모형 평가 지표 회귀 모형 (예측 모형) 평가지표 분류 모형 평가지표 제곱합 Sum of Square (실제값/예측값/평균값) SST = SSE + SSR - 전체제곱합(SST): 실젯값-평균값의 차이 - 오차제곱합(SSE): 실젯값-예측값의 차이 - 회귀제곱합(SSR): 예측값-평균값의 차이 혼동 행렬 예측값과 실제값의 일치 빈도를 통해 모델 정확도 평가 결정계수 R² R² = SSR / SST (0~1, and 수정된 결정계수) - 회귀모형이 실젯값을 얼마나 잘 나타내는지에 대한 비율 - 선형회귀의 성능 검증지표 - 독립변수 개수가 많은 경우, 유의하지 않아도 증가함 수정된 결...

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