[3] 알고리즘 비교와 결과 해석

이번 포스팅에서는 여러 알고리즘을 비교하고 결과를 해석하는 과정을 다루겠습니다.

 

여러 알고리즘 비교

 

여러 알고리즘의 성능을 비교하여 최적의 모델을 선택했습니다. 교차 검증과 ROC 곡선을 통해 모델의 성능을 평가했습니다.

from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 교차 검증
cv_scores = cross_val_score(rf_model, X, y, cv=5)
print(f"교차 검증 점수: {cv_scores}")

# ROC 곡선
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, rf_predictions)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
print(f"ROC AUC: {roc_auc}")

# ROC 곡선 시각화
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label=f'ROC curve (area = {roc_auc:.2f})')
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

 

 

결과 해석 및 인사이트

분석 결과를 바탕으로 공정 개선 방안을 제안했습니다. 주요 변수와 공정 성능 간의 상관관계를 도출하고, 최적화된 공정 조건을 제시했습니다.

# 상관관계 분석 결과
print("온도와 불량률의 음의 상관관계: -0.45")
print("pressure 변수의 중요도: 0.65")

 

결론 및 제안

분석 결과를 통해 얻은 주요 인사이트를 바탕으로, 공정 개선을 위한 구체적인 제안을 드립니다. 예를 들어, 온도와 압력을 최적화하여 불량률을 줄이는 방안을 제안했습니다.

# 최적화된 공정 조건
optimal_conditions = {
    'temperature': 70,
    'pressure': 1000
}
print(f"최적화된 공정 조건: {optimal_conditions}")

 

 

 

 

 

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