AI2 #8. [AI] 모델의 성능 평가 지표 ML에서 모델이 해결하려는 문제의 종류와 목적에 따라 어떠한 평가 지표를 따를지 결정해야 한다. 일반적으로 사용되는 몇 가지 경우를 알아보자. 1. 분류 모델 (Classification model) - SVM(Support Vector Machine), Random Forest, Decision Tree... ** 이진 분류 : 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 score, ROC-AUC score 등이 자주 사용된다. 정확도는 데이터가 클래스간 균형적으로 분포되어 있을 때 자주 사용 정밀도와 재현율은 데이터가 클래스간 불균형적으로 분포되어 있을 때 자주 사용 ROC-AUC score는 이진 분류에서 모델의 성능을 시각화한 것 ** 다중 분류 : 정확도.. 2023. 3. 7. #1. Gradient descent(경사하강법) 경사하강법의 정의는 경사 하강법(傾斜下降法, Gradient descent)은 1차 근삿값 발견용 최적화 알고리즘이다. 기본 개념은 함수의 기울기(경사)를 구하고 경사의 반대 방향으로 계속 이동시켜 극값에 이를 때까지 반복시키는 것이다. 출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B2%BD%EC%82%AC_%ED%95%98%EA%B0%95%EB%B2%95 함수의 최소값을 찾을 때 사용하는 방법으로 말 그대로 기울기가 낮은 쪽으로 이동하면서 경사를 내려가듯 최소값을 찾는 방법이다. 함수의 최소값을 찾는 방법으로 미분계수가 0인 지점을 찾는 방법이 제일 보편적인 방법이지만,, - Gradient descent를 사용하는 이유는 크게 두 가지 1) 현실에서 사용되는 함수 및 함수의 .. 2023. 2. 22. 이전 1 다음
