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분류(Classification) vs 회귀(Regression) 문제 구분하기 (+평가 지표 정리 Confusion Matrix, Precision, Recall, f1-score, ROC, AUC, MAE, MSE, RMSE, ...)
분류 어떤 대상을 정해진 범주에 구분하여 넣는 작업 ex. 사람의 질병 유무 판별(1/0), 책의 IT 도서 유무 판별(1,0) 등 타깃값은 범주형 데이터여야한다. 타깃값의 데이터 범주가 2개라면 => 이진 분류 타깃값의 데이터 범주가 3개라면 => 다중 분류 분류 평가지표 1. 오차(=혼동) 행렬 Confusion Matrix 실제 타깃값과 예측한 타깃값이 어떻게 매칭되는지 확인 실제\예측 0 1 0 1291 74 1 151 110 실제로 매칭 안됐는데, 매칭이 안됐다고 예측한 경우: 1291건 (참 양성) 실제로 매칭이 됐는데, 실제로 매칭이 됐다고 예측한 경우: 110건(참 음성) 실제로 예측이 안됐는데, 매칭이 됐다고 예측한 경우: 74건 (제 1종 오류) 실제로 예측이 됐는데, 매칭이 안됐다고 ..
인공지능/machine learning
2023. 11. 16. 02:52
