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Lecture ML 머신러닝 강좌 #7] 머신러닝 모델 성능 평가 - 정확도 (Accuracy), Confusion Matrix 머신러닝 모델은 여러 가지 방법으로 예측 성능을 평가할 수 있습니다. 성능 평가 지표(Evaluation Metrics)는 일반적으로 모델이 분류냐 회귀냐에 따라 여러 종류로 나뉩니다. 회귀의 경우 대부분 실제값과 예측값의 오차 평균값에 기반합니다. 예를 들어 오차에 절댓값을 씌운 뒤 평균 오차를 구하거나 오차의 제곱 값에 루트를 씌운 뒤 평균 오차를 구하는 방법과 같이 기본적으로 예측 오차를 가지고 정규화 수준을 재가공하는 방법이 회귀의 성능 평가 지표 유형입니다. 분류의 평가방법도 일반적으로는 실제 결과 데이터와 예측 결과 데이터가 얼마나 정확하고 오류가 적게 발생하는가에 기반하지만, 단순히 이러한 정확도만 가지고 판단했다가는 잘못된 평가 결과에 빠질수 있습니다. 특히 0과 1로 결정값이 한정되는 이..
ML with SckitLearn Kmeans의 K값을 정하는 기준 : Elbow Method, Silhouette Score(실루엣 스코어) K-means 알고리즘의 적정의 K값을 선택하는 어려움이 있습니다. 다양한 방법으로 최적의 K를 구하는 방법이 있습니다. 이 중 가장 보편적으로 사용하는 Elbow Method, Silhouette Score에 대해 알아보겠습니다. Elbow Method 가장 보편적으로 이용되는 방법으로 클러스터 내의 총 변동을 설명하는 WCSS(Within Clusters Sum of Squares)를 이용합니다. WCSS= ∑Pi in Cluster1 distance (Pi C1)2 +∑Pi in Cluster2distance (Pi C2)2+∑Pi in CLuster3 distance (Pi C3)2 다음의 방법으로 이용합니다. 1. 사용하고자 하는 클러스터 범위를 지정한다. 2. 각 클러스터를 WCSS방법으로 계..
ML with SckitLearn K-Means 알고리즘의 원리와 이해 한판에 배워보기 K-Means 클러스터링은 머신러닝에서는 가장 대중적인 비지도학습(Unsupervised) 클러스터링 방법 중 하나입니다. 각 데이타그룹의 중심점에 대표되는 K숫자를 정의하는 것으로 각 클러스터의 중심점을 대표하는 중심점을 찾는 방법입니다. 이 중심점이 바로 Centroid입니다. Python에서 K-Means가 작동하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 실전에서도 바로 사용이 가능합니다. 1. K-Means 알고리즘 작동 방식 데이터를 처리하기 위해 K-Means 알고리즘은 모든 클러스터의 데이타를 무작위로 선택하여 중심점이 되는 데이타를 구한 후 반복 계산을 통해 중심 위치를 최적화하는 방식을 취합니다. 이 중심점이 안정화되었다고 하면 더이상 클러스터링을 할 수 없다고 판단하고 다른 중심점을 임의적으로 선..
IT Tech & Knowledge 티스토리API 자동글쓰기를 위한 오픈 API 발급 절차 티스토리 오픈 API 발급 따라만 해보세요. 1. 오픈 API 발급 창으로 이동, 아래 클릭하면 바로 이동 됩니다. TISTORY 나를 표현하는 블로그를 만들어보세요. www.tistory.com 2. 앱등록을 선택 후 아래의 내용을 입력합니다. - 오픈API이용약관 체크 - 서비스명과 설명에 임의적으로 작성 "API연동하기" 등 글자 수 내에서 작성하세요. - 서비스 형태 "웹서비스" 선택 - 서비스 권한 "읽기,쓰기" 선택 - Callback : 본인의 티스토리 URL 중 로그인 한 티스토리 계정 중 하나를 기입합니다. 예를 들어 티스토리 URL 중 아무것이나 고른 후 "http://XXXXX.tistory.com/" 이라면 해당 URL을 그대로 넣어주세요. 3. APP Id와 Secret Key 확..
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