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Precision-Recall Curves 설명 및 그리기(구현)-Python

Precision-Recall Curves 설명 및 그리기(구현)-Python Goal 이 페이지에서는 Precision-Recall Curve가 무엇이고, 어떻게 그려지는지 알아보겠습니다. 이를 위해서 필요하다고 생각되는 Precision과 Recall, 그리고 Threshold와 Precision,Recall의 관계를 먼저 알아보겠습니다. Precision(정밀도)과 Recall(재현율) Precision과 Recall은 분류기의 모델을 평가하는 metric 입니다. Precision과 Recall은 Confusion Matrix를 기반으로 만들어집니다. Confusion Matrix는 분류 문제에서 모델이 예측한 것과 실제 Label과 일치, 불일치 하는 수를 요소로 가지며, 다음과 같습니다. Pr..
인공지능/ML 2021. 2. 27. 20:16

이상치 감지를 위한 Depth-Based Method

이상치 감지를 위한 Depth-Based Method Depth-Based method에서는 convex hull analysis가 outlier find에 이용됩니다. 이는 데이터의 outer boundaries에 있는 points는 convex hull corner에 있을 것이라는 idea로 부터 나온 방법입니다. 이상치 감지를 위한 Depth-Based Methods Algorithm Depth-based algorithm은 iterative한 방식으로 작동합니다. k th 반복 째에, data set의 convex hull의 corner에 있는 모든 점들은 data set에서 지워지고, 이러한 points를 depth k로 지정합니다. 이러한 단계를 data set이 empty할 때까지 반복합니다..
인공지능/ML 2021. 2. 25. 14:50

Box plot 정리

Box plot 정리 Box plot은 일변량 데이터의 extreme values 시각화에 효과적인 도구입니다. 5가지 quantity - mimimum/maximum(whiskers), the upper and lower quartile(boxes), and median( line in middle of box) 로 구성되어 있습니다. box의 the upper and lower ends는 the upper and lower quartiles를 나타냅니다. 이때 IQR ( = Inter Quartile Range )를 upper quartile 과 lower quartile 사이의 거리로 정의하고, IQR을 이용하여 whisker( Figure 2.3 빨간 사각 박스안에 있는 선분 )위치를 정합니다. ..
인공지능/ML 2021. 2. 25. 13:27

Stutent's t-distribution ( t분포)

Stutent's t-distribution ( t분포) T-distribution 이용 (표준)정규 분포는 많은 data sample로 부터 $\mu, \sigma$를 정확히 추정이 가능할 때 사용합니다. 하지만 실제로는 사용가능한 data sets이 적을 때 정확한 $\mu, \sigma$ 추정이 어려워 표준 정규 분포를 사용하기 힘든데, 이때 $t-distribution$ 을 이용합니다. $Struent's t-distribution$ 자유도 $v$ ( $v$ = 샘플 수 - 1 )로 정의되는 분포이며 자유도가 클 때(>1000) 정규 분포에 매우 근사하며 $v \rightarrow \infty$일 때 정규 분포에 수렴합니다. 정규 분포처럼 종모양이지만, 자유도가 낮을 수록 두꺼운 tail( = 두..
인공지능/ML 2021. 2. 25. 12:30