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Python/function148

재현율: sklearn.metrics.recall_score로 모델 성능 평가하기 재현율: sklearn.metrics.recall_score로 모델 성능 평가하기머신 러닝에서 모델의 성능을 평가하는 것은 매우 중요한 과정입니다. 그 중 하나가 재현율(Recall)로, 우리는 sklearn.metrics.recall_score 함수를 사용하여 재현율을 쉽게 계산할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 재현율이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 recall_score 함수를 활용한 예제를 소개할 것입니다.재현율(Recall) 소개재현율은 모델이 긍정 클래스(예: '스팸', '질병 발견' 등)로 분류해야 하는 데이터 중 실제로 긍정으로 판단된 비율을 나타냅니다. 높은 재현율은 모델이 많은 긍정 사례를 올바르게 분류하고 있음을 의미합니다. 이는 특히 의료 진단이나 스팸 필터링과 같은 경우에 중요합니.. 2025. 8. 19.
결정 계수 R²: sklearn.metrics.r2_score로 성능 평가하기 결정 계수 R²: sklearn.metrics.r2_score로 성능 평가하기모델의 성능을 평가할 때, 결정 계수 R²는 매우 중요한 지표 중 하나입니다. 파이썬의 sklearn.metrics 패키지는 이 R² 값을 쉽게 계산할 수 있는 r2_score 함수를 제공합니다. 이 포스팅에서는 r2_score의 사용법과 그 중요성에 대해 알아보겠습니다.r2_score 함수 소개r2_score 함수는 회귀 모델의 예측 성능을 평가하기 위한 지표로, 모델이 데이터의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 나타냅니다. R² 값은 1에 가까울수록 모델의 성능이 우수하며, 0 이하일 경우 모델이 단순히 평균값으로 예측하는 것보다 더 나쁘다는 것을 의미합니다.함수 시그니처sklearn.metrics.r2_score(y_true.. 2025. 8. 19.
정밀도: sklearn.metrics.precision_score로 모델 성능 확인하기 정밀도: sklearn.metrics.precision_score로 모델 성능 확인하기모델 성능을 평가하기 위한 다양한 메트릭 중에서 정밀도(Precision)는 모델이 얼마나 정확하게 긍정 클래스를 예측하는지를 측정하는 중요한 요소입니다. sklearn.metrics.precision_score 함수는 실제 긍정 샘플 중에서 모델이 얼마나 많은 샘플을 올바르게 긍정으로 판단했는지를 계산합니다. 이번 포스팅에서는 precision_score 함수의 사용법과 함께 예제를 통해 정밀도를 계산해 보겠습니다.precision_score 함수 소개precision_score 함수는 분류 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 간단하면서도 효과적인 도구입니다. 특히 불균형 데이터셋에서 더욱 중요한 지표로 활용됩니다... 2025. 8. 19.
평균 제곱 오차: sklearn.metrics.mean_squared_error로 회귀 분석하기 평균 제곱 오차: sklearn.metrics.mean_squared_error로 회귀 분석하기데이터 과학의 세계에 발을 들여놓은 새로운 이들에게, 회귀 분석은 데이터 간의 관계를 탐구하는 매혹적인 여정입니다. 이 여정에서 mean_squared_error는 모델의 성능을 측정하는 중요한 도구입니다. 여기선 sklearn.metrics.mean_squared_error 함수를 사용하여 평균 제곱 오차(MSE)를 계산하고, 회귀 모델을 평가하는 방법을 알아보겠습니다.평균 제곱 오차(mean squared error)란?평균 제곱 오차는 실제 값과 예측 값 간의 차이를 제곱한 후, 그 평균을 내어 계산됩니다. 이 값이 작을수록 모델의 예측력이 뛰어나며, MSE는 특히 회귀 문제에서 가장 널리 사용되는 성능 .. 2025. 8. 18.
F1 점수: sklearn.metrics.f1_score로 모델 평가하기 F1 점수: sklearn.metrics.f1_score로 모델 평가하기머신러닝에서 모델의 성능을 정확하게 평가하는 것은 매우 중요합니다. F1 점수는 모델의 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균으로, 불균형 데이터셋에서 높은 평가를 받을 수 있는 지표로 알려져 있습니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.metrics.f1_score 함수를 활용하여 모델 평가에 F1 점수를 적용하는 방법을 알아보겠습니다.F1 점수란?F1 점수는 정밀도와 재현율의 조화를 반영하여 모델의 예측 성능을 평가할 수 있습니다. 특히 데이터의 클래스가 불균형할 때 중요하게 여겨지는 지표입니다. 정밀도는 참으로 예측한 긍정 샘플의 수를 나타내며, 재현율은 실제 긍정 샘플 중에서 얼마나 많은 샘플이 정확히 예.. 2025. 8. 18.
혼동 행렬 시각화: sklearn.metrics.confusion_matrix 활용하기 혼동 행렬 시각화: sklearn.metrics.confusion_matrix 활용하기머신러닝 모형을 평가하는 데 있어 혼동 행렬은 필수적인 도구입니다. sklearn.metrics.confusion_matrix 함수를 사용하면 실제 클래스와 예측 클래스를 비교하여 모델의 성능을 이해할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 혼동 행렬을 활용하는 방법과 그 시각화 방법에 대해 알아보겠습니다.혼동 행렬이란?혼동 행렬은 분류 모델의 성능을 시각적으로 나타내는 표입니다. 행은 실제 클래스를, 열은 모델이 예측한 클래스를 나타내며 각 셀의 값은 해당 클래스에 대한 예측의 개수를 보여줍니다. 이를 통해 모형의 강점과 약점을 쉽게 파악할 수 있습니다.함수 시그니처sklearn.metrics.confusion_matrix(.. 2025. 8. 18.
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