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[빅데이터분석] 07 머신러닝모델평가
#전체
00:48분류모델의 성능 평가를 통해 모델의 정확도 확인 및 이후 모델 개선 등 반영
03:01테스트 데이터셋에 대한 예측값과 실제값의 일치도를 비교하여 일치도가 높을 수록 모델 성능이 높다고 판단
04:22일치도를 정량화하는 많은 평가 지표가 존재 (완벽한 지표는 없음)
05:57예측결과에 대한 시각화 방법 3가지 - 1.레이블리스트 2.분할표 3.오차행렬
15:21혼동행렬(confusion matrix) : 이진분류 모델에 대해 측정하기 위한 표 (TP, FP, FN ,TN 로 구성)
18:52정확도 = 맞은예측 / 전체예측, 가장 일반적이나 불균형 데이터에 대해 작동하지 않음
23:05Positive 관점에서의 평가지표 : 정밀도 = 예측한 것중 실제 정답인 비율, 재현율 = 실제 정답인 것중 정답으로 예측한 비율
28:11Negative 관점에서의 평가지표 : 오검출율 = 오답을 정답이라고 예측한 비율
30:13정밀도, 재현율, 오검출율은 특정 모델에 유리한 치우친 지표로 보수적/민감성 모델을 평가하기에는 부적합함
34:34Positive 관점에서 균형적 지표 : F1, Jaccard 지표가 있음
38:42Positive와 Nagative가 고려된 균형적 지표 : 매튜상관계수
55:58 일반적 목적의 평가에서는 F1, Jaccrad, Accuracy, MCC 지표 사용
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