공부 기록

출처1 : leedakyeong.tistory.com/entry/%EB%B0%91%EB%B0%94%EB%8B%A5%EB%B6%80%ED%84%B0-%EC%8B%9C%EC%9E%91%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%86%8C%ED%94%84%ED%8A%B8%EB%A7%A5%EC%8A%A4-%ED%95%A8%EC%88%98-%EA%B5%AC%ED%98%84%ED%95%98%EA%B8%B0-in-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-softmax-in-python [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 소프트맥스란? 소프트맥스 함수 구현하기 in 파이썬 (softmax in python 소프트맥스란? What is softmax? softmax란? ..

TP(True Positive) : 정답 True, 예측 값 True (정답) FP(False Positive) : 정답 False, 예측 값 True (오답) FN(False Negative) : 정답 True, 예측값 False (오답) TN(True Negative) : 정답 False, 예측값 False (정답) 1. Precision(정밀도) 모델이 True라고 분류한 것 중에서 실제 True인 것의 비율 정답률(Positive Predictive Value, PPV)라고도 불린다. 만약 FP = 0이면 결과가 무조건 1이 됨으로 꼭 1이라고 좋은 것은 아니다. 다시말해 Precision이 0이라는 것은 False인 것을 False로는 잘 예측 했지만, True인 것을 True로 잘 인식했다고 ..

작성한 내용은 다른 곳들을 참고하여 작성되었다. 참고한 것들의 출처는 아래 링크와 같다. 1. 링크1 - partrita.github.io/posts/regression-error/ 2. 링크2 - www.dataquest.io/blog/understanding-regression-error-metrics/ 1. MAE란? 1.1 MAE 개념 Mean Absolute Error로 모델의 예측값의 차이를 모두 더한다는 개념으로 수식은 아래와 같다. 절대값을 취하기 떄문에 가장 직관적으로 알 수 있는 지표이다. //기장 간단한 회귀 오류 메트릭스 여서 MSE보다 특이치에 robust하다 //robust는 특이치로 부터 영향을 크게 받지 않는 다는 의미 절대값을 취하기 때문에 실제보다 낮은 값인지 실제보다 큰..

Encoding이란? 정보의 형태나 형식을 변환하는 처리나 처리방식 형식을 변환하는 처리나 처리방식 One-Hot-Encoding개념 "데이터를 수많은 0과 한개의 1의 값으로 데이터를 구별하는 인코딩" ※encoding이란 파일에 저장된 정보의 형태를 다른 것으로 변경하는 것 텍스트를 유의미한 숫자(벡터)로 바꾸는 가장 손쉬운 방법론 이는 N개의 단얼르 각각 N차원의 벡터로 표현하는 방식이다. 즉, 단어가 포함되는 자리엔 1을 넣고 나머지에는 0을 넣는다. 장점 나름대로 좋은 성능 단점 컴퓨터가 단어의 의미 또는 개념 차이를 전혀 담지 못한다. 단어가 많아질 수록 컴퓨터가 감당해야하기에 성능이 저하된다.