반응형 인공지능1 인공지능 - 분류 문제(Classification Problem) 고려사항 Classification Problem Predictor는 어떤 관측이 특정 클래스에 속하는 가를 나타내는 점수를 산출하는것으로, 그 결과점수에 임계값을 사용해 실제 예측으로 전환한다. 분류에는 보통 보정된 확률을 출력하는것이 아니다. 음성 경우로부터 양성경우를 구별하고자 사용되는 임계값은 자체가 최적화될 결정변수로서 정확한 예측과 부정확한 예측의 비용과 편익을 고려해서 사용해야 한다. ROC곡선은 성과를 기반으로 분류기를 시각화하고 선택하게 된다. 임계값을 사용해 모든 예측점수에 대한 클래스를 예측하고 그러한 결과를 참양성률(TPR)과 거짓양성률(FPR)로 계산하여 분류기의 성과가 밴치마크보다 나쁘다면 y=x (즉, 랜덤50%)로서 예측을 반대로 하면 오히려 성과가 상승한다. 즉, 밴치마크는 최소의 .. 2023. 8. 13. 이전 1 다음 728x90 반응형