기록은 기억을 지배한다

[딥러닝] 분류 모델의 성능평가 방법(Precision, Recall, Accuracy, F1Score, Confusion Matrix)Confusion Matrix 분류모델에서 아래와 같은 형태로 표현된 테이블True Positive : 정답은 True이고, 분류 결과도 True인 것 (정답)False Positive: 정답은 False이고, 분류 결과는 True인 것 (오답)False Negative: 정답은 True이고, 분류 결과는 False인 것 (오답)True Negative: 정답은 False이고, 분류 결과도 False인 것 (정답) Precision(정밀도)모델이 True라고 한 것 중에 실제 정답이 True인 것 (모델의 관점)위 confusion matrix에서 Precision=TP..

#Classification위의 예제와 같이 Email에서의 Spam유무 확인, 악성종양의 유무 등 분류에 사용하는 방법이 Classification이다.이진 분류의 경우 Label Y는 0 또는 1의 값밖에 없으며 0은 negative, 1은 positive를 의미한다. 이진 분류 이외에 클래스가 여러개라면 y의 레이블 또한 추가할 수 있다. 기존 Linear Regression과 같은 방법으로 구분하면 어떻게 될까?위 그림에서 볼 수 있듯이 종양의 사이즈가 어느정도 이상 큰 경우 positive값을 가질 때에는임계값을 정하여 Linear한 1차 직선으로 구분하는 것이 가능하지만기존사이즈와 달리 매우 큰 종양이 하나라도 있으면 임계값이 바뀌어 Linear하게 구분하는 것이 어려워진다. 이를 방지하기 위..