Precision (3) 썸네일형 리스트형 [추천시스템] 추천 시스템의 성능은 어떻게 평가할까? 이번 포스팅에서는 추천 시스템(Recommend System)의 성능을 평가하는 여러가지 메트릭들에 대해 소개하려고 한다. 이 포스팅을 보다 깊게 이해하기 위해서 개인적으로 추천 시스템에 대한 종류와 개념을 우선적으로 숙지하는 것을 제안한다. 이전에 추천 시스템의 종류와 간단하게 Python으로 구현하는 방법에 대한 포스팅들을 게시한 적이 있다. 참고하려면 여기를 클릭하자. 추천 시스템을 평가하기 위한 메트릭들에 대해 소개하기에 앞서 간단하게 추천 시스템에 대한 개념을 짚고 넘어가자. 추천 시스템이란, 특정 제품들에 대한 사용자의 평가 또는 리뷰 등과 같은 데이터를 기반으로 이 사용자에게 비슷한 다른 제품을 추천해주는 것을 말한다. 기존의 추천 시스템들은 머신러닝 모델처럼 하나의 label를 결과값으로 .. [ML] Precision 과 Recall의 Trade-off, 그리고 ROC Curve 이번 포스팅에서는 분류 문제 성능을 평가하는 대표적인 metric으로서 Precision과 Recall에 대해 알아보고 이 둘 간의 관계, 그리고 ROC Curve와 이를 Score로 환산한 AUC에 대해서 알아보려고 한다. 그리고 Scikit-learn을 통해서 구현하는 방법에 대해서도 소개한다. 목차는 다음과 같다. 1. Precision 과 Recall 2. Precision과 Recall의 Trade-off 3. F1 - Score 4. ROC Curve와 AUC 본격적인 내용에 들어가기 앞서 Cofusion Matrix에 대한 사전적인 지식이 필요하다. 이에 대한 개념을 모른다면 다음의 포스팅 내용들 중 Confusion Matrix에 대한 내용을 숙지하자. #https://techblog-hi.. [ML] 머신러닝의 종류와 용어개념 이번 학기에 머신러닝이라는 전공수업을 듣게 됬다. 저번학기 부터 관심이 간 분야지만 사실 이전에는 공부하면서 등장하는 개념을 알긴 아는 것 같은데 남에게 확실히 뭐라고 설명할 수 있을 정도로 지식의 깊이가 깊지 않았다. 이번학기 수업을 기반으로 해서 시험공부 뿐만 아니라 머신러닝의 기초를 다잡기 위해서 블로그 포스팅을 이용해보려고 한다. 개인적인 공부습관이 시험공부를 하기 위해서는 따로 연습장에 나만의 필기를 무조건 하는 스타일이라서 중간 중간 애매모호한 개념을 직관적으로 이해하기 위해서 필기 그림을 이용하는 것은 이해해 주길... 요즘 코로나로 인해서 아쉽게도 사이버강의로 진행하지만 최대한 따라가기 위해서 갓 구글링의 도움을 빌려가며 같이 공부하고 있다. 오늘은 첫 포스팅으로 머신러닝의 종류와 용어개념.. 이전 1 다음
