728x90 빅데이터결과해석2 [빅데이터분석기사 필기] Part04. 빅데이터 결과 해석-Ch02. 분석결과 해석 및 활용 ※ 모든 내용을 정리한 것은 아니며, 중요도가 낮거나, 공부하지 않아도 맞출 수 있는 부분은 정리하지 않았습니다. 01. 분석결과 해석 - 중요도 하(★) 1. 분석 모델별 결과 해석 - 분석모형 해석 (1) 회귀모델: MAE, MSE, MAPE, RMSE, RMSLE, R^2(R squared), 수정된 R^2(adjusted R squared) . 잔차는 회귀모형으로 실제 값과 예측 값의 차이를 의미하는 것이며, 잔차에는 패턴이나 추세가 있어서는 안 된다. . 결정계수는 추정된 회귀식이 변동을 얼마나 잘 설명했는가에 대한 지표 . 딥러닝 모델 해석에 사용하는 오차율은 상대오차나 평균 제곱근 편차를 사용한다. (2) 분류모델: 각각의 경우에 따라 클래스 별로 속할 확률의 정확도를 살펴본다. . 혼동행렬.. 2023. 4. 17. [빅데이터분석기사 필기] Part04. 빅데이터 결과 해석-Ch01. 분석모형 평가 및 개선 ※ 모든 내용을 정리한 것은 아니며, 중요도가 낮거나, 공부하지 않아도 맞출 수 있는 부분은 정리하지 않았습니다. 01. 분석모형 평가 - 중요도 상(★★★) 1. 평가 지표 - 지도학습-분류모델 평가 지표 - 오차행렬을 통해 평가한다. (1)~(5) 오차행렬(혼동행렬), 정확도, 정밀도, 재현율, F1 Score는 아래 포스팅으로 대체한다. https://woogong80.tistory.com/67 Confusion Matrix(혼동 행렬)과 평가지표 이해하기 Confution Matrix란? 오늘 정리해 볼 것은 Confusion Matrix입니다. 시스템이 분류 문제를 얼마나 헷갈려하는지 알 수 있는 표라고 Confusion Matrix인데, 이 표를 보고 있는 사람도 혼동이 와서 혼동행렬이라 wo.. 2023. 4. 7. 이전 1 다음 728x90
