전체 글 (43) 썸네일형 리스트형 분류 모형에 대한 평가 지표 분류에 대한 작업을 시행할 경우 우리는 항상 모델의 성능에 대한 관점이 명확하길 바라고 있다. 하지만 언제나 많은 Machine Learning, Deep Learning 에 대한 정확한 판단에 기준을 갖을 수 있는 관점을 제시하는 정리는 존재하지 않는다. 간단한 모델의 성능의 유효성을 평가할 수 있는 지표를 제시한다. 절대적인 지표가 되지는 않겠지만, 모델 설정에 도움을 줄 수 있다. Precision : 예측 값이 1인 경우, 실질 값이 1인 비율 Recall : 실질 값이 1인 경우, 예측 값 또한 1인 비율 F1 - score : Precision 과 Recall 은 Trade - off 관계이다. 하지만 특정 값 하나를 기준으로 설정하는 것에는 무리가 있기에 하나의 지표로 이 두 값을 이용하여 .. Classification - Logistic Regression Binary Classification 문제에 대하여 Linear Regression 을 분류에 사용하지 않는 것에 대한 간단한 이유와 Logistic Regression model 에 대한 이론 Linear Regression 의 cost function 에 대한 optimizer 로 기본적인 Gradient Descent의 방법을 사용하였는데, Classification 을 위한 Logistic Regression 은 Gradient Ascent 를 이용한다. 간단한 이유로 1. Convex function 2. Maximum Likelihood Estimation (MLE) 또한 Class (Label) 이 2개가 아닌 다수의 경우 수행할 수 있는 방법 Multi-class Classificatio.. Regression - Linear Regression (선형회귀) Machine Learning 에 대한 간략한 정의 Supervised Learning & Unsupervised Learning Linear Regression 과 Normal Equation 에 대한 간단한 내용 Underfitting and Overfitting 에 대한 방지를 위한 간단한 방법들 TensorFlow Keras 에 대하여 학습을 시작하기 위해 간단한 튜토리얼 시행 간단히 keras 에 존재하는 데이터셋을 사용하여 선형회귀에 대한 학습을 시행하였다. 이전 1 ··· 3 4 5 6 다음