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토리의 데굴데굴 공부일기

분류모델 평가산식 정리(Accuracy, Precision, Recall, F1-score)

분류모델을 평가하기 위해서는 TP, TN, FP, FN의 개념을 이해해야 한다. TP(True Positive): 실제로 Positive인 정답을 Positive라고 예측 TN(True Negative): 실제로 Negative인 정답을 Negative라고 예측 FP(False Positive): 실제로는 Negative인 정답을 Positive라고 예측 FN(False Negative): 실제로는 Positive인 정답을 Negative라고 예측 이러한 행렬을 Confusion Matrix(오차 행렬, 혼동 행렬)이라고 한다. 1. Accuracy(정확도) 전체 예측 건수에서 정답을 맞힌 건수의 비율 특징 가장 직관적으로 모델의 성능을 나타낼 수 있는 평가지표 domain의 편중(bias)의 문제가 발..
ML DL 2023. 6. 29. 21:01
이미지 생성 AI 모델 소개(VAE, GAN, Diffusion Models)

Generative Model이란? In Google Developer.. Generative model can generate new data instance. //새로운 data instance를 생성할 수 있다. Discriminative models discriminate between different kinds of data instances. //Discriminative model은 data instance를 종류에 따라 나눌 수 있다. Generative models capture the joint probability p(X,Y), or just p(X) if there are no labels. //Generative models은 확률분포를 포착한다. Generative Model이..
ML DL 2023. 6. 27. 23:40
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