Python의 정밀도 및 리콜 기술

Python은 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나이며, 특히 데이터 과학 분야에서 널리 사용됩니다. 기계 학습 및 자연어 처리와 같은 애플리케이션의 경우 정밀도와 재현율은 두 가지 매우 중요한 평가 지표입니다. 이 기사에서는 Python에서 두 가지 중요한 기술인 정밀도와 재현율을 적용하는 방법을 살펴보겠습니다.

정밀도와 재현율이란 무엇인가요?

머신러닝 분야에서 데이터 분류는 매우 일반적인 작업입니다. 그중 정밀도와 재현율은 분류기 성능을 평가하는 데 사용되는 두 가지 핵심 지표입니다. 간단히 말하면, 정밀도는 양성으로 예측된 ​​표본 중 실제로 양성인 표본의 비율이고, 재현율은 실제로 양성인 표본 중에서 양성으로 예측되는 표본의 비율입니다.

간단히 말하면 정밀도와 재현율은 평가된 모델의 정확도와 재현율을 측정하는 데 사용됩니다. 이러한 지표는 매우 중요하므로 텍스트 분류, 감정 분석, 객체 감지 등과 같은 많은 기계 학습 작업에 사용됩니다.

정밀도 및 재현율 계산

파이썬에서 정밀도와 재현율을 직접 계산하는 방법은 여러 가지가 있습니다. scikit-learn 패키지의 측정항목 모듈을 사용하여 이러한 측정항목을 계산할 수 있습니다. 먼저, 테스트 데이터 세트를 양성으로 예측된 ​​샘플과 음성으로 예측된 ​​샘플의 두 부분으로 분할해야 합니다. 이진 분류 모델이 있다고 가정하면 정밀도와 재현율은 다음과 같이 계산될 수 있습니다.

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score

y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [1, 0, 0, 1, 1, 1]

# 计算精准率
precision = precision_score(y_true, y_pred)
print(f"Precision: {precision:.2f}")

# 计算召回率
recall = recall_score(y_true, y_pred)
print(f"Recall: {recall:.2f}")

# 计算F1得分，将精准率和召回率结合起来
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
print(f"F1: {f1:.2f}")

# 输出结果：
# Precision: 0.67
# Recall: 0.75
# F1: 0.71

위 코드에서 precision_score和recall_score函数需要两个参数：实际目标值数组和模型的预测标签数组。我们还演示了如何使用f1_score 함수는 이 두 측정항목을 결합하여 균형 잡힌 평가 측정항목을 얻는 데 사용됩니다.

이 예에서 모델은 두 가지 감정 1(긍정적 감정)과 0(부정적 감정)을 각각 1과 0으로 나타냅니다. 정확도, F1 점수 등과 같은 모델 성능을 평가하기 위해 다른 측정항목을 사용할 수도 있습니다.

응용 프로그램: 분류기 조정

정확도와 재현율이 예상보다 낮을 경우 분류기를 조정해야 합니다. 이는 임계값을 높이거나 분류기의 선택기를 변경하는 등 분류기의 매개변수를 조정하여 수행할 수 있습니다. 또한 정밀도와 재현율을 향상시키기 위해 데이터 준비 프로세스에 사용되는 특징 또는 특징 선택 알고리즘을 변경할 수도 있습니다.

예를 들어 상대적 중요도나 PCA 차원 축소 분석과 같은 특징 선택 알고리즘을 사용하여 입력 특징의 품질을 향상할 수 있습니다. 이는 SVM, 딥러닝 등과 같은 분류 문제를 해결하기 위해 다른 모델을 사용하여 수행할 수도 있습니다.

마지막으로 정밀도와 재현율을 모두 사용하여 거짓양성과 거짓음성을 배제할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 모델의 성능을 평가할 때 정확한 평가 결과를 얻을 수 있도록 반복적으로 테스트해야 합니다. 기계 학습 분야에서는 실제 문제에 대한 정확한 솔루션을 제공하기 위해 모델 선택 및 평가에 신중한 고려가 필요합니다.

결론

이 글에서는 Python의 정밀도와 재현율에 대해 공부했습니다. 우리는 Python으로 코딩하는 것이 매우 쉽다는 것을 알았으며 scikit-learn 패키지의 측정 항목 모듈을 사용하여 이러한 측정 항목을 계산할 수 있습니다. 동시에 분류기의 성능을 향상시키기 위해서는 특징 선택, 모델 선택 및 매개변수 조정을 통해 분류기를 지속적으로 개선해야 합니다. 우리는 더 나은 기계 학습 솔루션을 개발하기 위해 향후 데이터 과학 작업에서 이러한 기술을 계속 사용할 것입니다.

위 내용은 Python의 정밀도 및 리콜 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!