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▶오차행렬(Confusion matrix) in 분류 1) 정확도(Accuracy) : 예측이 정답과 얼마나 정확한가 우리는 다음 코드와 같이 간단하게 정확도를 확인할 수가 있습니다. (y_pred == y_yest).mean() 하지만 정확도만 높고 보면 무조건 음성 환자로 예측하는 분류기가 성능이 좋습니다. 그렇기 때문에 정확도만 보고 분류기의 성능의 판별하는 것은 오류에 빠질 수가 있습니다. 이를 보완하기 위해 생겨난 지표는 오차 행렬에 대해 알아봅시다. from sklearn.metrice import confusion_matirx confusion_matirx(y_test, pred) out: 이처럼 array 형식으로 출력되는데 좀 더 보기 편하게 시각화를 해보겠습니다. sns.heatmap(..

▶분류(Classification) 말 그대로 Classification은 지도학습의 일종으로 기존에 존재하는 데이터의 카테고리 관계를 파악하고, 새로운 데이터의 카테고리를 스스로 판별하는 과정입니다. 종류에는 예를 들어 스팸메일인지 아닌지 분류하는 것처럼 단일 분류와 수능등급이 몇 등급에 해당하는지 판별하는 것처럼의 다중 분류가 있습니다. 1) Logistic Regression - 로지스틱 회귀 로지스틱은 독립 변수(x)의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 사용되는 통계 기반으로서 이진 분류만 가능합니다. 그렇지만 3개 이상의 클래스에 대한 판별 즉 다중 분류를 진행하는 경우 아래와 같은 전략으로 판별이 가능합니다. one-vs-rest(0vR) : k개의 클래스가 존재할 때, ..

▶CSS 애니메이션 CSS 애니메이션을 통해 엘리먼트 즉 컨텐츠들을 키프레임을 통해 다양한 움직임을 줄 수 있습니다. 애니메이션의 대표적인 속성 5가지는 다음과 같습니다. transform : 트랜스폼은 요소 이동, 크기 변경, 위치, 색상 등 속성 변경 동작을 수행 transition : 트랜지션은 시간 경과에 따라 하나의 속성 상태가 다른 속성 상태로 변형 @keyframes : 키프레임 애니메이션을 만들 수 있도록 해주는 블록 키워드 animation : 키프레임 애니메이션 실행을 위해 CSS에 설정해 주는 속성 예제를 통해 자세히 알아봅시다. 예제 1. 네모 박스 색깔, 위치, 각도 애니메이션 transform은 어떻게 변경할 지를 입력한다고 했습니다. 위 예제 코드를 보면, scale 즉 크기를..

▶CSS 화면 중앙 배치 콘텐츠를 가로나 세로 혹은 가로/세로 즉 중앙에 배치하고 싶을 때의 방법을 공부해보겠습니다. 1) 가로에서 중앙 배치 ① margin 이용 margin은 컨텐츠 바깥 부분의 여백을 의미합니다. 이 방법은 바깥 여백을 이용하여 중앙에 배치합니다. margin left/right 실행 화면은 아래와 같습니다. margin-left와 margin-right를 auto로 주는 것은 좌우 바깥 여백을 자동으로 해서 가로 기준 중앙에 배치하는 것입니다. ② position: relative & transform 이용 position은 컨텐츠의 위치에 관해 설정해줄 수 있습니다. 이번에 사용할 position: relative는 컨텐츠들의 위치를 기준으로 위치를 이동시킬 수 있습니다. pos..

▶회귀분석(Regression) 머신러닝은 데이터를 읽어 학습하고 예측값을 찾는 것입니다. 그중에서도 회귀분석은 독립변수(x)와 종속변수(y)를 예측하는 것을 의미합니다. 이번 글에서는 사이킷런에서 제공하고 있는 데이터셋인 '보스턴의 집값 데이터' load_boston을 이용해서 공부할 예정입니다. import pandas as pd import numpy as np np.set_printoptions(suppress-True) # 19e-2 이런식으로 e를 사용하지 않고 그냥 펼쳐서 보여줌 ▷데이터 확인 및 불러오기 from sklearn.datasets import load_boston data = load_boston() data 객체를 만들고서 print 해보면 우리가 원하는 데이터 뿐만 아니라 ..

▶파이토치(Pytorch) 파이토치는 tensorflow와 함께 머신러닝, 딥러닝에서 가장 너리 사용되는 프레임워크입니다. 초기에는 Torch라는 이름으로 Lua언어 기반으로 만들어졌으나, 이후 파이썬 기반으로 변경한 것이 Pytorch입니다. import torch print(torch.__version__) # 1.12.0+cu113 ▷Tensor는 데이터 타입 텐서는 배열이나 행렬과 매우 유사한 특수 자료구조입니다. 파이토치는 텐서를 사용하여 모델의 입력과 출력, 모델의 매개변수들을 부호화합니다. 지난 텐서플로우 글에서도 말했듯이 tensor는 tensorflow와 연관되었다기보다는 데이터 타입입니다. 1) ndarray / list → tensor : tensor() 파이토치는 텐서플로우와 같이 ..