분류성능평가지표 : F1-score , Accuracy, ROC curve, AUC curve
2022.12.07 - [ML] - 오차행렬, FP, FN, F-score, Threshold Confusion Matrix TN : 4 / FP : 1 FN : 1 / TP : 2 from sklearn.metrics import confusion_matrix # assume y_true and y_pred are your true and predicted labels, respectively y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0] y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1] cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) >> array([[4, 1], [1, 2]]) Precision이나 Recall은 모두 실제 Positive인 정답을 모델..
2023. 2. 20.
이미지처리 Basic
영상처리 사용목적에 따라 적절히 처리하여 개선된 영상을 생성하는것 노이즈제거, 대비(contrast)개선, 관심영역(region of interest)강조,영역분할(segmentation), 압축 및 저장 저수준 : 영상 획득, 향상, 복원 ,변환처리, 압축 고수준 (Computer Vision) : 영상 분할, 표현, 인식 Color Space : 색을 표현하는 다양한 방식. 색 공간 Channel : 각 컬러스페이스를 구성하는 단일 축 이미지 저장방식 raster, bitmap : 각 점 하나하나의 색상 값을 저장하는 방식. (r, g, b) (255,255,255). 확대시 깨짐 vector : 상대적인 점의 선의 위치를 방적식으로 기록 후 확대 및 축소할 때 각 픽셀의 값을 재계산하여 깨짐이 없음..
2022. 12. 12.
상관계수, 경사하강법, 손실함수, RMSE, 경사하강법, 선형회귀
Correlation does not imply causation 상관은 인과를 함축하지 않는다 상관계수 한 변수가 커짐에 따라 다른 변수가 작아지는 관계인 경우, 두 변수는 '상관 관계가 있다'고 하고, 그 관계된 정도는 '피어슨(Pearson) 상관 계수'라고 함. model.fit 모델을 학습시킨다 = 모델의 정확도를 가장 높일 수 있는 최적의 "매개변수(가중치,Weight)" , 혹은 "파라미터(편향,Bias)" 를 찾는다 model.compile 손실함수(loss function) or 비용함수(cost function) predicted y 와 real y 값 간의 차이를 나타내는 함수. 값이 크면 그만큼 둘의 거리가 멀다는 뜻으로, 정확하지 않다는 뜻. 손실값은 작을수록 좋은것! 1) 모델이..
2022. 12. 9.
