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하마가 분석하마

[machine learning class] 3. 검증 및 평가 메트릭-1

데이터 분석 공모전과 실무에서는 다양한 메트릭을 사용한다. 필요에 따라 비즈니스 문제에 맞는 메트릭을 만들어야 한다. 비지도 학습 메트릭은 주관적인 경우가 많기에 지도 학습 메트릭 위주로 살펴보겠다. 정확도 (accuracy) 정밀도 (Precision) 리콜 (Recall) F1 스코어 AUC (Area Under the ROC curve) 로그 손실 정밀도 at k (P@k) 평균 정밀도 at k (AP@K) MAP@k (Mean Average Precision at k) MAE (Mean Absolute Error) MSE (Mean Squared Error) RMSE (Root Mean Squared Error) RMSLE (Root Mean Squared Log Error) MPE (Mean P..
Machine learning class 2021. 2. 17. 20:34
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