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분류3

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.
데이터 마이닝(Data Mining)의 이해(통계분석과 차이) 데이터 마이닝(Data Mining)은 대량의 데이터에서 숨겨진 패턴, 관계, 정보를 추출하고 예측 모델을 개발하는 프로세스입니다. 데이터 마이닝은 데이터 분석의 한 분야로, 기계 학습, 통계 분석, 데이터베이스 관리, 인공 지능 등 다양한 학문을 결합하여 사용합니다. 이를 통해 기업, 연구기관, 정부 기관 등 다양한 분야에서 가치 있는 통찰력을 얻고 의사 결정을 개선하는 데 활용합니다. 다음은 데이터 마이닝에 대한 자세한 설명과 통계 분석과의 차이, 활용 분야, 그리고 주요 방법론에 대한 내용입니다: 데이터 마이닝과는 무엇인가? 데이터 마이닝은 다음과 같은 주요 목적을 가지고 수행됩니다: 1. 패턴 발견: 데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 통계적으로 의미 있는 패턴을 찾는 데 사용됩니다. 이러한 패턴은.. 2023. 10. 25.
분류 분석(Classification Analysis)과 예측 분석(Predictive Analysis) 분류 분석(Classification Analysis)과 예측 분석(Predictive Analysis)은 데이터 마이닝과 머신러닝 분야에서 중요한 역할을 하는 두 가지 주요 작업입니다. 1. 분류 분석 (Classification Analysis): 분류 분석은 데이터를 미리 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 작업입니다. 이때, 입력 데이터에 대한 레이블(정답)이 주어진 상태에서 모델을 학습하고, 이 모델을 사용하여 새로운 데이터를 분류합니다. 주로 범주형 데이터를 다루는 데 사용되며, 다음과 같은 예시가 있습니다: 예시: 이메일 스팸 필터링 분석 작업: 이메일이 스팸인지 아닌지 분류 데이터: 이메일 내용, 제목, 발신자 정보 레이블: 스팸 또는 스팸 아님 활용: 새로운 이메일을 스팸 또는 스팸이 아.. 2023. 10. 3.