우당탕탕 IT 연구원

1. confusion matrix란?오늘은 머신러닝의 예측 결과를 종합적으로 보여주는 confusion matrix에 대해 알아보려고 합니다.아래 그림은 confusion matrix의 기본적인 구조를 나타냅니다. confusion matrix에서 row 방향은 머신러닝 모델이 예측한 클래스를 의미합니다.column 방향은 실제 데이터의 클래스를 의미합니다.실제로 질환이 없다고 진단된 환자의 수는 A와 C의 합입니다.실제로 질환이 있다고 진단된 환자의 수는 B와 D의 합입니다.머신러닝이 질환이 없다고 예측한 환자의 수는 A와 B의 합입니다.머신러닝이 질환이 있다고 예측한 환자의 수는 C와 D의 합입니다.이러한 값들을 기반으로 머신러닝 모델의 예측 성능을 정량적으로 평가할 수 있습니다. 2. true p..

1. LOOCV 개념LOOCV는 Leave-One-Out Cross Validation의 약자입니다.교차검증 방법 중 하나로 데이터가 적은 상황에서 모델 성능을 평가할 때 사용하는 방식입니다. 좀 더 자세히 설명 하자면 5가지 방법으로 나눌 수 있습니다. LOOCV는 전체 데이터 개수를 N이라고 할 때, 한 번에 하나의 데이터만 검증용으로 사용합니다.나머지 N-1개의 데이터를 학습용으로 사용합니다.이 과정을 데이터 개수만큼 반복합니다.모든 데이터는 정확히 한 번씩 검증 데이터로 사용됩니다.각 반복에서 계산된 성능 값을 평균 내어 최종 성능으로 사용합니다.좀더 이해하기 쉽게 아래 그림을 보면서 예를 들어보겠습니다. 총 n개의 케이스가 있는 표본에서 1번째 케이스를 제외합니다.2번째부터 n번째 케이스까지를 ..