4과목 빅데이터 결과해석

22問 • 2年前

김근영

通報

問題一覧

TP FP FN TN

TP 실제 true참을 true라고 예측 FP 실제 false를 True라고 예측 FN 실제 ture를 fasle라고 예측 TN 실제 false를 false라고 예측

정확도(accuracy)

TP+TN /tp +fp + fn+ tn

정밀도(precision)

positive로 예측한 값들중 진짜 positive비율 TP / TP+FP

재현율recall (민감도)

실제 positive인 값 중 정확하게 예측한비율 TP / TP + FN

F1-score

클수록 정확함 2×정밀도*재현율/정밀도+재현율(민감도)

ROC

왼상단 좋은모형 TPR = TP / TP+FN FPR = FP / FP+TN

AUC

ROC면적 0~1값 1에가까울수록 좋늠

SSE

오차제곱함 sum squared error y-y1제곱 합

MSE

평균제곱오차 mean squared error y-y1제곱합 나누기 n

RMSE

root mean squred error 평균제곱근오차 mse에 루트

MAE

mean absolute error y-y1절대값의 합 /n

실루엣계수

0이면 군집에가까움 1은 멀고 -는 다른군집

중심극한정리

n이 적당히크다면 정규분포에 가까워진다.

정규성검정 종류

샤피로윌크 : 표본수 2천개이하에 적합 콜모고로프 스미르노프 : 표본수2천개 이상에 적합 Q-Q플롯 : 표본수가 n개일땨 시각적분석가능

k폴드 교차검즌

데이터셋을 k개 서브셋분리 k-1은 훈련 1개는 테스트 과적합방지. 시간오래걸림

홀드아웃 교차검즌

훈련데이터 검증데이터 테스트데이터

p value

0.05이하면 귀무가설기각 대립가설채택

과적랍방지 L1 L2규제

제곱 회귀모델에서 L2적용한것은 ? 릿지 L1규제는 절대값으로. 회귀모델 라쏘

매개변수최적화 5

SGD 모멘텀 adaGrad adam

특이도

음성중에 음성맞춘정도 TN/TN+FP

연관분석

지지도 신뢰도 향상도 전체중에 a중에

회귀모델 시각화

시비관 시간 비교 관계시각화

컴플

컴플

전입시험1차

전입시험1차

전입시험2차

전입시험2차

은행편

은행편

공통

공통

1과목

1과목

2과목 데이터전처리

2과목 데이터전처리

3과목 빅데이터모델링

3과목 빅데이터모델링

기타

기타

수신1

수신1

키워드

키워드

수신2

수신2

문풀

문풀

꼬리표 여신

꼬리표 여신

1과목

1과목

2과목

2과목

3과목

3과목

으!.

으!.

은행편2024

은행편2024

토스

토스

202406

202406

1과목

1과목

3과목

3과목

2과목

2과목

4과목

4과목

3과목

3과목

카페 약어

카페 약어

問題一覧

TP FP FN TN

TP 실제 true참을 true라고 예측 FP 실제 false를 True라고 예측 FN 실제 ture를 fasle라고 예측 TN 실제 false를 false라고 예측

정확도(accuracy)

TP+TN /tp +fp + fn+ tn

정밀도(precision)

positive로 예측한 값들중 진짜 positive비율 TP / TP+FP

재현율recall (민감도)

실제 positive인 값 중 정확하게 예측한비율 TP / TP + FN

F1-score

클수록 정확함 2×정밀도*재현율/정밀도+재현율(민감도)

ROC

왼상단 좋은모형 TPR = TP / TP+FN FPR = FP / FP+TN

AUC

ROC면적 0~1값 1에가까울수록 좋늠

SSE

오차제곱함 sum squared error y-y1제곱 합

MSE

평균제곱오차 mean squared error y-y1제곱합 나누기 n

RMSE

root mean squred error 평균제곱근오차 mse에 루트

MAE

mean absolute error y-y1절대값의 합 /n

실루엣계수

0이면 군집에가까움 1은 멀고 -는 다른군집

중심극한정리

n이 적당히크다면 정규분포에 가까워진다.

정규성검정 종류

샤피로윌크 : 표본수 2천개이하에 적합 콜모고로프 스미르노프 : 표본수2천개 이상에 적합 Q-Q플롯 : 표본수가 n개일땨 시각적분석가능

k폴드 교차검즌

데이터셋을 k개 서브셋분리 k-1은 훈련 1개는 테스트 과적합방지. 시간오래걸림

홀드아웃 교차검즌

훈련데이터 검증데이터 테스트데이터

p value

0.05이하면 귀무가설기각 대립가설채택

과적랍방지 L1 L2규제

제곱 회귀모델에서 L2적용한것은 ? 릿지 L1규제는 절대값으로. 회귀모델 라쏘

매개변수최적화 5

SGD 모멘텀 adaGrad adam

특이도

음성중에 음성맞춘정도 TN/TN+FP

연관분석

지지도 신뢰도 향상도 전체중에 a중에

회귀모델 시각화

시비관 시간 비교 관계시각화