왕초보 개발자의 일기장

Confusion Matrix클래스 분류의 결과를 정리한 표분류 모델이 정확한지 평가할 때 활용머신러닝이나 통계적인 classification 문제에서 알고리즘의 성능을 visualization하는 table layout.트레이닝 된 머신의 예상값과 실제 값을 비교하는 표불균형한 Data setex) 14세 이하 10만명당 암 발병인원 14.8명. (암 발병 확률 : 0.014%)—> 굳이 머신러닝을 이용하지 않아도 확률이 너무 낮아서 '무조건 암이 아니다' 라고 해도정확도(Accuracy)가 99~100%이 나옴. —> 좋은 모델 X --> Confusion matrix 사용Positive & Negative이항분류를 할 때 두가지 분류 중 한가지 분류에 더 관심이 많음ex) 화재 경보기 —> 화재 v..