본문 바로가기

코알못

검색하기
코알못
프로필사진 코린이s

  • 분류 전체보기 (197)
    • JAVA (34)
    • PYTHON (9)
    • JAVASCRIPT (8)
    • SQL (2)
    • BIG DATA (56)
    • CSS (0)
    • ETC (86)
    • 유용한사이트 (1)
Guestbook
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
«   2025/05   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2 3
4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17
18 19 20 21 22 23 24
25 26 27 28 29 30 31
Tags
  • 레디스
  • 머신러닝
  • aws
  • 설정
  • Redis
  • 젠킨스
  • Zeppelin
  • Cluster
  • 자동
  • hive
  • 자바
  • redash
  • EMR
  • login
  • config
  • 로그인
  • Docker
  • spring
  • SpringBoot
  • Jenkins
  • Mac
  • 간단
  • vue
  • ec2
  • java
  • fastcampus
  • gradle
  • 예제
  • 클러스터
  • Kafka
more
Archives
Today
Total
관리 메뉴
  • 글쓰기
  • 방명록
  • RSS
  • 관리

목록코드 (1)

코알못

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 3장

3장 - 평가 # 모델에 따른 평가 방법 - 회귀 : 예측 값의 오차의 정도 (정확도, 오차) - 분류 : 회귀와 동일하게 평가 할 수 있지만 연속적인 값이 아닌 한정된 값(0 or 1 / True or False) 이기에 정확도로 판단했다가는 잘못된 평가가 될 수 있음. # 평가 성능 지표 종류 - 정확도(Accuracy) - 오차 행렬(Confusion Matrix) - 정밀도(Precision) - 재현율(Recall) - F1 스코어 - ROC AUC # 평가 성능 지표 정의 평가 성능 지표 설명 비고 정확도(Accuracy) - 예측 결과가 동일한 데이터 건수 / 전체 예측 데이터 건수 - 특정 결과 값 True가 몰려있고 정답을 무조건 True 로 나오도록 한다면 정확도가 높을 것이다. (잘못..

PYTHON 2020. 11. 8. 10:42
Prev 1 Next

Blog is powered by kakao / Designed by Tistory

티스토리툴바