분류 전체보기213 분류모델 평가종류와 방법(케글,데이콘 등 데이터 분석) 분류 모델을 평가하는 기준은 모델의 성능을 측정하고 모델이 얼마나 잘 예측하는지를 판단하는 데 중요합니다. 아래에서는 주요한 분류 모델 평가 기준과 각각의 평가 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다. 1. 정확도 (Accuracy): 정확도는 전체 예측 중 올바르게 분류된 샘플의 비율을 나타내는 지표입니다. 이는 (참 양성 + 참 음성) / 전체 샘플 수로 계산됩니다. 정확도는 클래스 균형이 잘 맞는 경우에 유용하며, 클래스 불균형 데이터에서는 조심해야 합니다. 2. 정밀도 (Precision): 정밀도는 모델이 긍정으로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 샘플의 비율을 나타내는 지표입니다. 이는 참 양성 / (참 양성 + 거짓 양성)으로 계산됩니다. 정밀도는 거짓 긍정을 줄이는 데 중요하며, 거짓 긍정이 비용이.. 2023. 11. 2. 회귀모델 평가종류와 방법(케글,데이콘 등 데이터 분석) 회귀 모델을 평가하는 기준은 모델의 예측 정확도를 측정하고 모델의 품질을 평가하는 중요한 방법입니다. 아래에 회귀 모델을 평가하는 주요 기준과 각각의 평가 방법을 자세히 설명하겠습니다. 1. 잔차 분석 (Residual Analysis): 잔차는 실제 값과 모델의 예측값 간의 차이를 나타내는 오차입니다. 모델이 잘 맞을수록 잔차는 작아져야 합니다. 잔차 분석은 모델의 오차 구조를 확인하는 데 사용됩니다. 이상값, 비선형성, 등분산성과 같은 문제를 확인하고 수정할 수 있습니다. 2. 결정 계수 (R-squared): 결정 계수는 모델이 종속 변수의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 지표입니다. R-squared 값은 0과 1 사이에 있으며, 1에 가까울수록 모델이 데이터를 더 잘 설명합니다. 그러나.. 2023. 11. 1. 시험과 현실 현실은 때로 시험보다 더 치열하고 어려운 것처럼 느껴질 수 있습니다. 시험은 일시적이고 구체적인 도전일 뿐이지만, 현실은 우리의 삶 전반에 걸쳐 계속해서 직면해야 하는 도전의 연속입니다. 그럼에도 불구하고, 현실을 이길 수 있고 극복할 수 있는 방법이 있습니다. 1. 태도 조절: 먼저, 현실에 대한 태도를 조절하는 것이 중요합니다. 시험에서의 스트레스와 마찬가지로, 현실에서도 긍정적인 마음가짐과 자신감을 유지하는 것이 도움이 됩니다. 어려움이 있다면, 그것은 성장의 기회로 볼 수 있습니다. 2. 목표 설정: 현실에서의 성공을 위해 명확한 목표를 설정하세요. 목표를 향해 나아가는 것은 희망과 동기부여의 원천이 됩니다. 3. 계획 및 조직: 현실에서 성공하기 위해 계획을 세우고 조직하십시오. 목표를 달성하기.. 2023. 10. 31. 공부를 하는 이유 공부는 인생을 더 풍요롭게 하고, 개인과 사회의 발전을 이루는 핵심적인 요소 중 하나입니다. 아래는 공부의 중요성에 대한 자세한 설명입니다. 1. 지식과 정보의 확장: 공부를 통해 우리는 새로운 지식을 습득하고 정보를 확장할 수 있습니다. 이것은 자아 계발의 시작이며 세상을 더 나은 방식으로 이해할 수 있게 해 줍니다. 2. 직업과 경제적 안정: 공부는 직업과 경제적 안정을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 과학, 기술, 엔지니어링, 의학 등 다양한 분야에서의 공부는 더 나은 직업 기회를 제공하며 경제적으로 안정적인 미래를 구축할 수 있게 합니다. 3. 문제 해결 능력 향상: 공부를 통해 우리는 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있습니다. 비즈니스, 기술, 일상생활에서 문제가 발생할 때 효과적인 해결책을 .. 2023. 10. 30. 이전 1 ··· 26 27 28 29 30 31 32 ··· 54 다음
