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분류 모델의 평가는 기계 활용 능력의 중추적인 측면입니다. 그것은 특정 평가 기준에 기반한 모델의 정확도와 성능을 결정하는 것을 포함합니다. 일반적으로 사용되는 평가 기준 중 하나는 분류 문제에 대한 사실 및 예측 값의 요약을 제공하는 혼동 행렬입니다. 이 블로그 게시물에서는 혼동 매트릭스를 기반으로 하는 분류 모델의 평가 지표를 살펴보겠습니다. 혼동 행렬이란 무엇입니까? 혼동 행렬은 데이터의 실제값과 예측값을 비교하여 분류 모델의 성능을 표시하는 표입니다. 일반적으로 양수와 음수 또는 예와 아니오와 같은 두 가지 클래스만 있는 이진 분류 문제에서 사용됩니다. 테이블은 아래와 같이 각각 다른 스크립트를 나타내는 4개의 사분면으로 나뉩니다. Confusion Matrix TP - True Positive:..

분류 분석은 사전에 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 지정된 입력의 순서 또는 클래스를 예측하는 데 사용되는 기계 활용 능력 알고리즘의 한 유형입니다. 분류 모델이 세워지면 레이블이 지정되지 않은 새로운 데이터에 대해 정확한 예측을 할 수 있도록 성능을 평가하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 분류 분석을 위한 가장 일반적인 평가 기준을 설명하고 어떻게 적용할 수 있는지 보여주는 Python 코드 예제를 제공합니다. 분류 분석을 위한 평가 기준 분류 모델의 성능을 측정하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 평가 기준이 있습니다. 가장 흔한 것 중 일부는 다음과 같습니다. 1. Accuracy(정확도): 이것은 최고의 기본적인 평가 지표이며 모든 인스턴스 중에서 올바르게 분류된 인스턴스의 백분율을 측정합니다. 2..