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모형 선택과 적합도 지수
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모형 선택 데이터를 여러 모형에 학습 가장 좋은(?) 모형을 선택한다 모형의 좋음을 나타내는 지표는 여러 가지가 있음
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적합도 지수(fit indices) 회귀(Regression) 분류(Classification)
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적합도 지수(fit indices) 회귀(Regression) 분류(Classification) MSE MAE 설명된 분산
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적합도 지수(fit indices) 회귀(Regression) 분류(Classification) 정확도(accuracy)
코헨의 카파(kappa) 정밀도(precision), 재현도(recall), F1 AUC 자카드 유사도(Jaccard similarity)
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회귀의 적합도 지수
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오차 오차(error): 예측과 실제의 차이 평균 오차 제곱(MSE) 평균 오차 절대값(MAE)
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설명된 분산과 R2 설명된 분산 결정계수 R2
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우도, 로그우도, 사후확률 우도(likelihood): 모형이 참일 때 주어진 데이터가 관찰될 확률
로그-우도: 우도에 로그(log)를 적용한 것 사후 확률(posterior probability): 데이터가 주어졌을 때 모형이 참일 확률 (알 수 없음)
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우도와 오차의 관계 오차가 정규분포를 따른다고 가정하면 오차가 커질 수록 우도는 작아짐 우도가 높을 수록 오차는 작아짐
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분류의 적합도 지수
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크로스 엔트로피 분류에서 확률로 예측할 때 로그-우도 𝐻 𝑝,𝑞 =− 𝑝 𝑥 log 𝑞(𝑥)
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혼동 행렬 confusion matrix 예측 양성 Positive 음성 Negative 실제 양성 Positive 진양성
True Positive 위음성 False Negative 음성 Negative 위양성 False Positive 진음성 True Negative
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정확도 Accuracy 예측 양성 Positive 음성 Negative 실제 양성 Positive 진양성
True Positive 위음성 False Negative 음성 Negative 위양성 False Positive 진음성 True Negative
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O : observed accuracy, E : Expected Accuracy
Kappa O : observed accuracy, E : Expected Accuracy
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정밀도 Precision 예측 양성 Positive 음성 Negative 실제 양성 Positive 진양성
True Positive 위음성 False Negative 음성 Negative 위양성 False Positive 진음성 True Negative
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재현도 Recall 예측 양성 Positive 음성 Negative 실제 양성 Positive 진양성 True Positive
위음성 False Negative 음성 Negative 위양성 False Positive 진음성 True Negative 의학에서는 주로 민감도(sensitivity)라고 함
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특이도 Specificity 예측 양성 Positive 음성 Negative 실제 양성 Positive 진양성
True Positive 위음성 False Negative 음성 Negative 위양성 False Positive 진음성 True Negative
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F1 score 정밀도와 재현율의 조화평균
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자카드 유사도 예측 양성 Positive 음성 Negative 실제 양성 Positive 진양성 True Positive
위음성 False Negative 음성 Negative 위양성 False Positive 진음성 True Negative
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자카드 유사도
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ROC 커브 Receiver Operating Characteristic 1-특이도와 민감도(재현도)의 관계를 표현
두 수치는 같은 방향으로 변함 특이도 적게 ↓하면서 민감도 ↑
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ROC 곡선
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AUC Area Under Curve (곡선 하 면적) ROC 곡선에서 곡선 아래쪽 면적 클 수록 좋음
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