2017/053 Precision Recall AveragePrecision # 컨퓨전 매트릭스 - True/False: 모델이 잘 맞췄느냐 못맞췄느냐를 의미함. 즉 True이면 모델이 정답을 맞췄다는 의미이고, False이면 모델이 정답을 틀렸다는 의미이다. - Positive/Negative: 모델이 예측한 값이 True였나, False였나를 의미함. http://www.dataschool.io/simple-guide-to-confusion-matrix-terminology/ - TP: 정답을 맞췄고(T), 모델이 1이라고 예측(P)함. 즉, 실제 정답도 1임 - TN: 정답을 맞췄고(T), 모델이 0이라고 예측(N)함. 즉, 실제 정답은 0임 - FP: 정답을 틀렸고(F), 모델이 1이라고 예측(P)함. 즉, 실제 정답은 0임 - FN: 정답을 틀렸고(F), 모델이 0이라고.. 2017. 5. 31. Jupyter Notebook # Jupyter와 IPython의 관계: 원래는 Jupyter와 IPython은 하나의 프로젝트 였음. 근데 notebook이 엄청 흥하면서 점차 프로젝트의 규모가 커졌음. 이에 Python이 아닌 다른 언어를 지원하기시작하고 더 잦은 업데이트가 필요한데 규모가 너무커서 힘들었음. 그래서 3.0버전까지는 하나의 통합된 IPython만 존재했는데, 이제부터는 쪼개서 jupyter라는 거대한 통합 플렛폼안에 소속된 프로젝트로 IPython이 들어가는 형식으로 쪼갰음.(즉 여러 언어중에 하나로 Python도 지원한다.) http://blog.jupyter.org/2015/04/15/the-big-split/ 현재 최신 jupyter notebook은 5.0 버전임. https://github.com/jupy.. 2017. 5. 23. Coefficient of Determination(결정계수), R^2(R square) 결정계수 = Coefficient of Determination = R^2 = R squared - Regression model의 성능을 측정하기 위해 mean value로 예측하는 단순 모델(Zero-R 모델)과 비교해서, 상대적으로 얼마나 성능이 나오는지를 측정한 지표. (다른 성능 지표인 RMSE나 MAE는 데이터의 scale에 따라서 값이 천차만별이기 때문에, 절대 값만 보고 바로 성능을 판단하기가 어려운 반면, 결정계수의 경우 상대적 성능이기 때문에 보다 직관적으로 알 수 있다.) 결정계수(R^2) 구하는 공식 ( 보통의 경우 0 2017. 5. 22. 이전 1 다음
