Python 기계 학습 모델 평가: 기계 학습 모델의 성능을 측정하는 방법

모델 평가 개요

기계 학습모델 평가는 기계 학습 프로세스에서 중요한 단계로, 주어진 데이터 세트에서 모델의 성능과 일반화 능력을 측정하는 데 사용됩니다. 평가 결과는 모델이 특정 문제에 적합한지 여부를 이해하는 데 도움이 되며 모델 선택 및 조정에 대한 지침을 제공할 수 있습니다.

평가 지표

정확도

정확도는 가장 일반적으로 사용되는 평가 지표 중 하나이며, 전체 샘플 수에서 모델이 정확하게 예측한 샘플 수의 비율을 측정합니다. 계산 공식은 다음과 같습니다.

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리콜

재현율은 모델이 올바르게 식별한 모든 양성 샘플의 비율을 측정합니다. 계산 공식은 다음과 같습니다.

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정밀도(Precision)

정밀도는 실제로 양성인 모델에 의해 양성으로 예측된 ​​샘플의 비율을 측정합니다. 계산 공식은 다음과 같습니다.

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F1 점수

F1 점수는 재현율과 정밀도를 고려하여 가중 평균으로 계산됩니다. 계산 공식은 다음과 같습니다.

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더욱 발전된 평가 지표

ROC 곡선(수신기 동작 특성 곡선)

ROC 곡선은 분류 모델의 성능을 평가하기 위해 일반적으로 사용되는 도구입니다. 가로축을 위양성률, 세로축을 참양성률로 하여 곡선을 그립니다. ROC 곡선 아래 영역(Area Under the Curve, AUC)은 모델 성능을 측정하는 중요한 지표입니다. 값의 범위는 0~1입니다. 값이 클수록 모델 성능이 좋아집니다.

혼란 매트릭스

혼동행렬은 예측 결과와 실제 결과의 관계를 보여주는 표입니다. 혼동 행렬의 각 행은 실제 레이블을 나타내고, 각 열은 예측된 레이블을 나타냅니다. 대각선 값은 올바르게 예측된 샘플의 수를 나타내고, 대각선이 아닌 값은 잘못 예측된 샘플의 수를 나타냅니다.

평가 지표 선택 방법

평가 지표를 선택할 때 다음 요소를 고려해야 합니다.

• 문제 유형: 분류 또는 회귀?
• 데이터 세트의 특성: 샘플 수, 카테고리 분포, 노이즈 수준 등
• 모델의 목적은 무엇입니까: 예측 정확도, 견고성, 해석 가능성 등

결론

python 기계 학습 모델 성능을 평가하는 것은 모델 개발 프로세스의 필수적인 부분입니다. 다양한 평가 지표를 사용함으로써 모델의 성능을 완전히 이해하고 합리적인 모델 선택 및 튜닝을 수행할 수 있습니다.

위 내용은 Python 기계 학습 모델 평가: 기계 학습 모델의 성능을 측정하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!