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하마가 분석하마

[machine learning class] 3. 검증 및 평가 메트릭-2

1. 민감도 민감도는 실제 True 중에 예측과 실제값이 맞는 비율을 의미한다. 다른 표현으로는 True Positive Rate(TPR)이라고 하며 재현율과 동일한 식을 가진다. 2. 특이도 False Positive Rate(FPR)로 다음과 같이 정의된다. 실제 0인 것 중에서 예측을 1로 한 비율을 의미한다. 1-FPR은 특이도 (specificity) 혹은 TNR (True Negative Rate)이라고도 한다. 타겟 변수에 대한 모델의 예측 값이 [0.4, 0.2, 0.9, 0.8, ... ,0.7]과 같이 있다고 했을 때 일반적인 기준점인 0.5를 적용하여 정밀도, 재현율, F1 스코어 등을 계산할 수 있다. 이 기준값 (cut-off)은 0~1 사이의 임의의 기준점을 사용할 수 있고, 본..
Machine learning class 2021. 2. 20. 01:01
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