분류 문제1 ROC Curve를 해석하는 방법 머신 러닝에 대한 본격적인 공부를 시작한지 꽤 오랜 시간이 되어가고 있다. 하지만 그 동안 수 없이 접했던 평가에 대한 방법론은 언제나 어렴풋이 이해하는 정도였다. 특히나 ROC curve가 그랬다. 데이터 마이닝이나 통계학 전공자가 아닌 나로서는 이 방법론에 대한 수식적 이해도 전무했으며, 인터넷 어디에서도 속을 시원하게 긁어주는 설명을 찾기 힘들었다. 단지 원인과 결과만을 나열한 문서들 뿐이었다. 언젠가 해법을 찾아야지 하고 미뤄두던 도중, 우연히 제대로 설명된 글을 읽게 되었다. 물론 아직까지도 100% 이해했다고 장담할 순 없지만, 나와 비슷한 사람들을 위해 현재까지 이해한 내용을 정리하고 공유하고자 한다. 분류문제를 학습한 모델을 평가할 때 빠지지 않는 단어가 바로 Confusion Matrix.. 2018. 6. 17. 이전 1 다음
