[TIL] Day 39 - ML, 평가 지표

 

 

 39일차 

ML

• DecisionTreeRegressor
• LinearRegressor
• RandomForestRegressor
• GradientBoostingRegressor
• ExtraTreesRegressor
• XGBRegressor
• LGBMRegressor
• CatBoostRegressor
• 피처 엔지니어링 (특성 공학)
• 알고리즘 특징 및 이론
• xgboost, lightgbm, catboost install
• gradient
• hyper parameter
• 혼동행렬
  • True 정답 맞춤 False 정답 틀림
  • positive 모델의 예측값이 True 였을 때
  • negative 모델의 예측값이 False 였을 때
• Precision (positive 중에 진짜 positive)
  • 스팸 메일 검출의 경우
• Recall (실제 값 중에 맞춘 것)
  • 암 검출의 경우, 지진 예측
• Precision-Recall Trade off
  • 즉, Precision이 중요할 때는 threshold를 올리고 Recall이 중요할 때는 threshold을 내리고
• ROC Curve
• AUC Curve
• F1 Score

 

 

 

 회고 

어제보다는 날씨가 한적해서 비교적 수업에 잘 집중을 한 것 같습니다.

그리고 아침밥을 먹어서 좀 힘이 났어요.

역시 오전 공부할 땐 무조건 밥을 챙겨먹어야 머리가 돌아가는 것 같아요.

 

 

 

 

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