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핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
book

핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무

by 박해선, 오렐리앙 제롱
May 2018
Beginner to intermediate
672 pages
16h 54m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
141
3
분류
정밀도와 재현율 점수를 계산해보면
98
.
5
% 정밀도와
82
.
8
% 재현율이 나옵니다. 나쁘지 않군
요!
이제 이진 분류기를 훈련시키는 방법과 작업에 맞는 적절한 지표 선택, 교차 검증을 사용한 평
가, 요구사항에 맞는 정밀도/재현율 트레이드오프 선택,
ROC
곡선과
ROC
AUC
점수를 사용
한 여러 모델의 비교에 대해 알게 되었을 것입니다. 다음에는 숫자
5
이상을 감지해보겠습니다.
3.4
다중 분류
이진 분류가 두 개의 클래스를 구별하는 반면 다중 분류기
multiclass
classifier
(또는 다항 분류기
multinomial
classifier
)는 둘 이상의 클래스를 구별할 수 있습니다.
(랜덤 포레스트 분류기나 나이브 베이즈
naive
Bayes
분류기 같은) 일부 알고리즘은 여러 개의 클
래스를 직접 처리할 수 있는 반면, (서포트 벡터 머신 분류기나 선형 분류기 같은) 다른 알고
리즘은 이진 분류만 가능합니다. 하지만 이진 분류기를 여러 개 사용해 다중 클래스를 분류하
는 기법도 많습니다.
예를 들어 특정 숫자 하나만 구분하는 숫자별 이진 분류기
10
개(
0
에서 부터
9
까지 )를 훈련시
켜 클래스가
10
개인 숫자 이미지 분류 시스템을 만들 수 있습니다. 이미지를 분류할 때 각 분류
기의 결정 점수 중에서 가장 높은 것을 클래스로 선택하면 됩니다. ...
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박해선, 오렐리앙 제롱

Publisher Resources

ISBN: 9791162240731