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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

백준 2887 행성 터널 (파이썬 python)

백준 2887 행성 터널 (파이썬 python) 2887번: 행성 터널 첫째 줄에 행성의 개수 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 100,000) 다음 N개 줄에는 각 행성의 x, y, z좌표가 주어진다. 좌표는 -109보다 크거나 같고, 109보다 작거나 같은 정수이다. 한 위치에 행성이 두 개 이 www.acmicpc.net 문제 풀이 및 접근 N-1개의 터널, 양방향, 최소 비용(거리)을 통해 최소 신장 트리 문제임을 알 수 있고, 크루스칼 알고리즘으로 풀이 할 수 있습니다. 이전에 풀었던 문제는 edge의 거리(비용)이 입력 값으로 주어졌는데, 이 문제에서는 edge의 값을 구해야 했습니다. 일반적으로 for문을 두 개 중첩하여 서로 다른 임의의 두 점 사이의 거리를 구할 때 시간 복잡도는 O(N²)..
코딩 테스트/코딩 테스트 문제 2021. 2. 18. 01:13

우분투 설치용 USB 생성 및 포맷

우분투 설치용 USB 생성 및 포맷 0. USB 준비 USB는 4GB이상이면 충분하여 4GB 용량의 USB를 추천드리며, 이 USB를 다른 목적으로 사용하지 말고 우분투 설치용으로만 이용하시는 것이 좋습니다. 1. Ubuntu 다운로드 Ubuntu 다운로드는 공식 홈페이지에 들어가서 원하는 버전을 다운로드 하시면 됩니다. 저는 18.04 LTS 버전으로 다운받았습니다. 다운로드 받으려할 때 다음과 같이 Desktop Image와 Server install image 두 가지 image가 존재합니다. Desktop image 는 GUI ( Graphic User Interface ) 가 있는 image로, 보통 우분투를 떠올릴 때 일반적으로 생각나는 버전입니다. 대부분의 경우 Desktop image를 설..
IT 기타 2021. 2. 3. 20:10

2019 카카오 실패율 (파이썬 python)

2019 카카오 실패율 (파이썬 python) 문제 풀이 및 접근 input인 stages로 반복문을 돌리는 것과 N을 기준으로 반복문을 돌리는 두 가지 방법으로 풀었습니다. 이 문제의 경우 1,...,N 단계까지의 모든 단계마다 실패율을 구해야했으므로 input 으로 받은 stages를 이용하는 것보다는 range(1,N+1) 사용했을 때 예외 처리가 적고 간결하게 짤 수 있었습니다. 튜플을 원소로 하는 리스트가 있을 때 그 리스트를 정렬하면 첫 번째 원소부터 마지막 원소까지 순서대로 기준이 되어 정렬되는 것을 이용하기 위해 ( 실패율 , stage )의 튜플로 각 stage 마다의 실패율을 담았습니다. Code - N을 기준으로 for문 def solution(N,stages): result = []..
코딩 테스트/코딩 테스트 문제 2021. 2. 3. 14:11

백준 10825 국영수 (파이썬 python)

백준 10825 국영수 (파이썬 python) 10825번: 국영수 첫째 줄에 도현이네 반의 학생의 수 N (1 ≤ N ≤ 100,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 한 줄에 하나씩 각 학생의 이름, 국어, 영어, 수학 점수가 공백으로 구분해 주어진다. 점수는 1보다 크거나 같고, 1 www.acmicpc.net 문제 풀이 및 접근 처음에는 국어 → 영어 →수학 →이름과 같이 맨 윗단 부터 아랫단까지 정렬하는 방식을 생각했었습니다. 국어 점수가 같은 것끼리 한 단위로 정하고 그 단위 내에서 영어 점수 정렬하고 정렬한 것 중에서 영어 점수가 같은 것끼리 또 단위로 묶는 방식을 반복하며 이름까지 정렬하는 방식으로 생각했었습니다. 이렇게 하면 단위가 굉장히 많아지고 이러한 단위를 나누는 idx 정하는 방법을 어..
코딩 테스트/코딩 테스트 문제 2021. 2. 2. 11:23