1. 피마 인디어 당뇨병 데이터 분석 Kaggle에서 제공하는 피마 인디어 당뇨병 데이터셋을 이용하여 피마 인디언의 당뇨병 데이터를 분석하고 발병 확률과 평가수치를 적용하여 살펴본다. Kaggle에서 제공하는 피마 인디어 당뇨병 데이터셋을 다운로드한 후 데이터를 살펴보면 다음과 같다. Pregnancies: 임신 횟수 Glucose: 포도당 부하 검사 수치 BloodPressure: 혈압(mm Hg) SkinThickness: 팔 삼두근 뒤쪽의 피하지방 측정값(mm) Insulin: 혈청 인슐린(mu U/ml) BMI: 체질량지수(체중(kg)/(키(m))^2) DiabetesPedigreeFunction: 당뇨 내력 가중치 값 Age: 나이 Outcome: 클래스 결정 값(0또는 1) 768개의 데이터 ..
ML/평가(Evaluation)
1. F1 Score란? F1 Score는 정밀도와 재현율을 결합한 지표이다. 정밀도와 재현율이 어느 한쪽으로 치우치치 않는 않을 때 상대적으로 높은 값을 가진다. F1 Score의 공식은 아래와 같다. F1 Score가 높을수록 더 좋은 모델이라고 판단할 수 있는 기준이 된다. 아래의 예시를 살펴보자 A 예측 모델과 B예측 모델이 있다. A 예측 모델의 정밀도는 0.9, 재현율은 0.1로 차이가 많이 나고 B 예측 모델은 정밀도가 0.5, 재현율은 0.5로 정밀도와 재현율이 큰 차이가 없다. 이 두 모델의 F1 Score을 계산해보면 A 예측 모델은 0.18, B 예측 모델은 0.5로 B 예측 모델이 더 우수한 F1 Score을 가지게 된다. 사이킷런에서는 F1 Score 계산을 위한 f1_score(..
<h3 class="tt-youtube-plugin" style="box-sizing: border-box; font-size: 16px; font-family: Arial, 돋움, Dotum, AppleGothic, sans-serif; border-right-width: 0px; word-spacing: 3px; border-bottom: #cccccc 2px solid; text-align: left; border-left: #55555b 10px solid; margin: 5px 0px; letter-spacing: 1px; line-height: 1.5; border-top-width: 0px; border-image: initial; pa..
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