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[ML/DL] 분류성능평가지표 - Precision, Recall, F1-Score 논문을 읽거나 모델관련 공부를 하면, 실험 마지막엔 항상 성능을 평가하는데, 정작 지표를 잘 몰라서 "아 성능이 좋구나" 정도만 읽고 넘어갔다. 이번 기회에 분류성능평가지표에 대해 알아보려 한다. True Positive(TP) : 실제 True인 정답을 True라고 예측 (정답~)False Positive(FP) : 실제 False인 정답을 True라고 예측 (오답~)False Negative(FN) : 실제 True인 정답을 False라고 예측 (오답~)True Negative(TN) : 실제 False인 정답을 False라고 예측 (정답~) precision, Recall, Accuracy 이해를 위해 한 달동안 수신한 메일이 스팸 or not을 예측하는 상황을 가정하자 precision정밀도(pr.. 2024. 4. 26.
[ML/DL] - HyperParameter Tuning (240424, 공부기록 11일차) Parameter vs Hyperparameter Hyperparameter set튜닝할 수 있는 Hyperparameter의 종류 Example RandomSearchCV, GridSearchCVestimator : estimator object param_distributions : dict or list of dicts n_iter : int, default=10scoring : str, callable, list, tuple or dict, default=None (평가 방법 지정) n_jobs : int, default=None  (병렬처리 할 개수) refit : bool, str, or callable, default=True (최적파라미터를 찾고, 입력된 개체를 해당 파라미터로 재학습).. 2024. 4. 24.
[ML/DL]BO - Bayesian Optimization (240414, 공부기록 4일차) 작성자의 능지 수준 Bayesian Optimization이 그냥 하이퍼파라미터 최적값 찾아주는 라이브러리다~ 의 지식만 가지고 공부를 해 보고 기록한 내용입니다. reference : https://www.youtube.com/watch?v=w9D8ozS0oC4 Overview Probabilistic surrogate model과 acquisition function에 기반하여 판단 observeation : 이미 test해 봤던 hyperparameter set 실제 loss가 어떻게 될 것인가! surrogate model이 추정 실선 : 추정값, 평균 포함 blue area : 오차범위 포함한 예상값 기존 observation보다 성능 좋을 가능성이 가장 높은 위치 acquisition func.. 2024. 4. 14.

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