오차행렬, FP, FN, F-score, Threshold
Accuracy for Classification 의 함정. 1-10까지의 handwriting 다중 분류 모델을 변형하여, label을 3일때만 구분하는 (0,0,1,0,0,0,0,0,0,0) 로 바꾸고 fitting 을 시켜도 accuracy는 0.93이 나온다. 0을 찍어도 accuracy가 잘 나올 수 있다는 이상한 사실. 즉, 불균형한 데이터, unbalanced 데이터, 정답의 분포에 따라 모델의 성능을 잘 평가하지 못할 수 있다. . 그렇기 때문에 분류 문제에서는 정확도 외에 다양한 평가 척도를 사용한다. 오차행렬 (confusion_matrix) from sklearn.metrics import confusion_matrix 코로나의 경우.. 건강하고 음성 (TN) 건강하고 양성 (FP) ..
2022. 12. 7.
프로그래머스) 점의 위치 구하기
이렇게 2층으로 나눠서 생각하는 연습하기. a가 + 일 때, 경우의수 2가지 묶고, b가 - 일 때, 경우의 수 묶고,, 이건 2차 답안. 1. dot이 [1,2] 이렇게 리스트 안의 요소가 2개이면 굳이 인덱스하여 변수를 정해주지 않아도 변수갯수만 맞으면 자기 알아서 변수에 저장한다는 사실과, 2. 2단계로 나누어 생각하기 둘을 곱해 양수면, 둘은 부호가 같다는 뜻이고, 그 중 x가 양수일때, 그렇지 않을때 둘을 곱해 음수면, 둘은 부호가 다르다는 뜻이고, 그 중 x가 음수일때, 그렇지 않을때..
2022. 12. 4.
Matplotlib
STEP 1. 막대(Bar) 그래프 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 그래프 데이터 subject = ['English', 'Math', 'Korean', 'Science', 'Computer'] points = [40, 90, 50, 60, 100] # 축 그리기 fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(1,1,1) # 그래프 그리기 ax1.bar(subject, points) # 라벨, 타이틀 달기 plt.xlabel('Subject') plt.ylabel('Points') plt.title("Yuna's Test Result") # 보여주기 plt.savefig('./barplot.png') # 그래프를 이..
2022. 12. 2.
기본수학, numpy
기본 수학 import numpy as np import statistics as st a = [9, 3, 5, 2, 7, 2, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 10] 합계 : fsum(a) 평균 : np.mean(a) / st.mean(a) / np.average(a) ; weight 줄 수 있는 가중평균 중앙값: np.median(a) / st.median(a) n이 홀수 : n/2을 반올림한 순서의 값 n이 짝수 : n/2번째 값과 ((n/2) + 1) 번째 값 배열이 짝수일 때, 낮은 중앙값 : median_low , 높은 중앙값 : median_high 최빈값 : np.bincount(a).argmax() / st.mode(a) 가장 빈도수가 많은 값. 가장 많이 나오는 값 : 7 np.binc..
2022. 12. 1.
참고) zip( ) 함수
zip 여러개의 iterable 객체 (like. list, tuple, dic..) 을 객체로 받으면서, 각 객체가 담고 있는 원소를 차례로 접근할 수 있는 능력자 iterator. 원래는 이렇게 for문을 두 리스트에 돌리겠지만, >>> numbers = [1, 2, 3] >>> letters = ["A", "B", "C"] >>> for i in range(3): ... pair = (numbers[i], letters[i]) ... print(pair) ... (1, 'A') (2, 'B') (3, 'C') zip을 사용하면, >>> for i in range(3): ... pair = (numbers[i], letters[i]) 이렇게 두 줄이 >>> for pair in zip(numbers,..
2022. 11. 29.
Unit30. *args / **kwargs (가변인자; Variadic Parameters)
인자 Argument에는 두 종류가 있다. 그리고 항상 함수를 실행시키는 인자를 줄 때에는, positional은 필수조건이므로 무조건 줘야 하고, 앞에 줘야하고, keyword는 필수가 아니므로 안주면 생략가능하고, positional갯수를 채운 뒤에 줘야한다. Positional arguments : 정해지는 인자 ; first, second Keyword arguments : 키워드로 잡는 인자 ; third, fourth 코드로 보면, def save_ranking(first, second, third=None, fourth=None): .... save_ranking('Alice', 'Bella', 'Mike', fourth = 'Daniel') 이렇게 될 때, Positinal 두개 다 채워서..
2022. 11. 29.
참고) map + lambda
lambda (원래모습 : 바뀐모습) print( (lambda x,y: x + y)(10, 20) ) 인자까지 한꺼번에 줄 수있음 map (def명, 넣을것) 순회가능한 데이터를 저 함수에 넣어 ouput을 도출하겠다. 는 뜻. map(변환 함수, 순회 가능한 데이터) map은 꼭 list로 변환해줘야 값을 볼 수 있음. def list_mul(x): return x * 2 result = list(map(list_mul, [1, 2, 3])) print(result) lambda + map map이 lambda 식 자체를 인수로 가짐. i 를 i*2로 바꿀꺼고 (lambda), [1,2,3]을 i로 돌릴꺼야 (map) result = list(map(lambda i: i * 2 , [1, 2, 3])..
2022. 11. 29.
참고) Enumerate/Yield/Generator/Try/Accept/Multiprocessing
Enumerate for문에서 인덱스도 같이 출력할 때. for i, value in enumerate(리스트명) my_list = ['a','b','c','d'] for i, value in enumerate(my_list): print("순번 : ", i, " , 값 : ", value) Generator, yield yield를 쓰면 generator로 연결된다. generator는 lazy iterator. 반복문을 출력할 때에도 주르륵 출력하는 것이 아니라, 하나 출력하고 쉬고, 하나 출력하고 쉬고. 데이터가 많을 때 메모리 사용이 효율적이어서 자주 사용하는 파이썬의 기능. 참고 사이트 : https://www.daleseo.com/python-yield/ 파이썬의 yield 키워드와 제너레이터..
2022. 11. 29.
