머신러닝의 분류 모델(Classification Model) 성능 지표에 대해 조사해 보았다. Classification Model (분류 모델)분류 모델 성능 평가 지표분류 모델의 성능을 평가하기 위해 다음과 같은 지표가 주로 사용된다. 1) Accuarcy (정확도) 2) Precision (정밀도) 3) Recall (재현율) 4) Confusion Matrix (오차 행렬)5) F1-score 6) ROC - AUC 1. Accuracy (정확도)Accuracy(정확도)는 아~~ 주 쉽다😁 🔹 예시: 100개의 샘플 중 90개를 맞췄다면, 정확도 = 90% 🔹 실제 식$$ Accuracy = \..
Decision Tree (의사 결정 트리)Decision Tree는 알고리즘이다.분류(Classification) 및 회귀(Regression) 문제를 해결하는 머신러닝(ML)에서 자주 사용된다. 데이터의 특징을 기반으로 트리 구조를 만들어 결정 규칙을 생성하고, 새로운 데이터가 주어졌을 때 적절한 클래스로 분류하거나 값을 예측하는 데 사용된다. 💪 Decision Tree 예시:날씨에 따라서 야외 운동을 할지 안할지를 정하는 Decision Tree이다.🎯 클래스 (Class)Play → 운동 가능 ✅Not Play → 운동 불가능 ❌🔹 속성 (Attribute)outlook (날씨) → sunny, overcast, rainhumidity (습도) → high, normalwindy (바람 ..
Named Entity Recognition (NER)문장에서 특정한 의미가 있는 단어들을 찾아내는 기술이다. 쉽게 말해, 문장에서 사람, 장소, 날짜, 조직 등 중요한 정보를 자동으로 식별한다. NER 예시:"Google was founded by Larry Page and Sergey Brin in 1998 in Menlo Park, California."GoogleOrganization (조직)Larry PagePerson (사람)Sergey Brin Person (사람)1998Date (날짜)Menlo ParkLocation (장소)CaliforniaLocation (장소)
Partial Dependence Plots (PDPs, 부분 의존성 그래프)Partial Dependence Plots는 머신 러닝 모델이 어떻게 학습했는지 시각적으로 보여주는 그래프이다.머신 러닝 모델의 feature(x 값에 해당)과 prediction(target, y값에 해당)의 관계를 보여준다. 🤔 문제한 회사는 예상되는 수요를 충족하기 위해 운영을 최적화하는 방법을 결정하기 위해 매 분기마다 예측을 수행합니다.회사는 이러한 예측을 하기 위해 머신 러닝(ML) 모델을 사용합니다. AI 실무자는 회사 이해관계자들에게 투명성과 설명 가능성을 제공하기 위해 훈련된 ML 모델에 대한 보고서를 작성하고 있습니다. AI 실무자가 투명성과 설명 가능성 요구 사항을 충족하기 위해 보고서에 포함해야 할 내용..
