728x90 혼동 행렬2 [개발자를 위한 수학] 로지스틱 회귀와 분류 - 2 이전 내용 [개발자를 위한 수학] 로지스틱 회귀와 분류 - 1로지스틱 회귀(logistic regression) 하나 이상의 독립 변수가 주어졌을 때 결과의 확률을 예측하는 알고리즘. 로지스틱은 선형 회귀와 유사하게 선형 방정식을 기반으로 하지만, 선형 회귀와는 달리puppy-foot-it.tistory.com다변수 로지스틱 회귀 여러 입력 변수에 대해 로지스틱 회귀를 사용하는 예제를 통해 로지스틱 회귀 분석 수행 예제 데이터는 고용 유지 데이터로 구성된 가상의 데이터셋이며, 54개의 표본이 있고, 이 데이터셋을 사용해 다른 직원의 퇴사 여부를 예측하는 데 로지스틱 회귀를 활용한다고 가정한다. 성별, 나이, 승진, 근무 연수에 대해 β 계수를 각각 만든다. 출력 변수 did_quit 는 0 또는 1이며,.. 2024. 10. 18. [머신러닝] 성능 평가 지표 - 1 (정확도, 정밀도, 재현율, 오차 행렬) 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 평가 머신러닝은 데이터 가공/변환, 모델 학습/예측, 평가의 프로세스로 구성된다.머신러닝 모델은 여러 가지 방법으로 예측 성능을 평가할 수 있다. [성능 평가 지표(Evaluation Metric)]- 회귀: 실제값과 예측값의 오차 평균값에 기반. 예측 오차를 가지고 정규화 수준을 재가공하는 방법- 분류: 일반적으로는 실제 결과 데이터와 예측 결과 데이터가 얼마나 정확하고 오류가 적게 발생하는가에 기반하나, 단순히 이러한 정확도만 가지고 판단하면 잘못된 평가 결과에 빠질 수 있다. 또한, 분류는 이진 분류와 멀티 분류로 나뉠 수 있다.- 이진 분.. 2024. 6. 9. 이전 1 다음 728x90
