반응형 과적합방지1 [빅데이터분석기사] 필기 4과목 메타코드 강의 | #14 분석모형평가- 분류성능 ROC Curve, 분석모형진단, 교차검증&분석모형 개선(과적합 방지) 개념 정리 및 요약 이번에는저번 시간의 분류성능을 나타내는 회귀와 분류를 기준으로한 지표에 이어 ROC커브와 분석모형진단을 나타내는 지표에 대해 알아보겠습니다 해당 개념은 메타코드m에서 제공하는 강의를 참고했다 https://mcode.co.kr/mypage/lecture_view?wm_id=993&lecture_id=6&lecture_sub=30&lecture_num=3 메타코드M 빅데이터 , AI 강의 플랫폼 & IT 현직자 모임 플랫폼ㅣ메타코드 커뮤니티 일원이 되시기 바랍니다. mcode.co.kr ROC커브 ** 0.5 이하이면 분류 능력이 없음을 뜻 **X축은 거짓긍정률 = 1-특이도 = FPR **Y축은 참긍정률 = 민감도 = 재현율 = TPR 분석모형진단 3과목과 겹치는 내용 존재 1. 회귀모형에 대한 진단 -.. 2024. 3. 29. 이전 1 다음 반응형
