통계학, 그리고 인공지능(R, python)

제목이 다중 분류이긴 한데 약간 모호할 수 있으므로 Multiclass Classification임을 밝힙니다. 이전 글 https://rython.tistory.com/7 머신러닝 모델의 평가 (1. 이진 분류) 어떠한 결과값을 예측하는 머신러닝 모델을 만들게 된다면 어떤 모델이 더 좋은지 평가를 할 수 있어야 한다. 이러한 평가는 모델을 다 만든 후에만 하는 것이 아니라 모델을 선택하고 만드는 rython.tistory.com 이전 글에서는 이진 분류의 평가 지표들에 대해 알아보았습니다. Titanic 생존자 예측과 같은 경우에는 target이 0과 1, 즉 이진 분류로 해결할 수 있는 문제인데요, 분류 문제를 보면 항상 2가지로 나누는 문제만 있는 것은 아닙니다. 예를 들면 Iris 품종 예측과 같..

어떠한 결과값을 예측하는 머신러닝 모델을 만들게 된다면 어떤 모델이 더 좋은지 평가를 할 수 있어야 한다. 이러한 평가는 모델을 다 만든 후에만 하는 것이 아니라 모델을 선택하고 만드는 과정에서도 계속해서 사용하게 된다. 이러한 모델을 평가하는 방법 중 처음으로 분류 모델 중 가장 간단한 이진 분류 모델의 성능을 평가할 수 있는 몇 개의 지표들을 알아보자. 회귀와 다중 분류에 대한 평가 지표는 추후에 포스팅할 것이다. 1. 정확도 Accuracy 정확도는 우리가 가장 이해하기 쉽고 가장 널리 쓰이는 평가 지표이다. 아마 머신러닝을 처음 접하는 사람들도 어떤 지표인지 알 수 있을 것이라 생각한다. 전체 예측한 data의 개수에 대한 옳게 예측한 data의 개수의 비율로 나타내며 0에서 1 사이의 값을 가진..