Allen's 데이터 맛집

분류 모델의 성능을 평가하는 데 있어 정확도만으로는 모델의 진정한 성능을 파악하기 어려운 경우가 종종 있습니다. 특히 불균형한 데이터셋에서는 더욱 그렇습니다. 이러한 상황에서 카파 상관계수(Kappa Coefficient)는 모델 평가의 유용한 지표로 활용됩니다. 이 글에서는 카파 상관계수의 개념, 계산 방법, 그리고 중요성에 대해 알아보겠습니다. 카파 상관계수(Kappa Coefficient)란? 카파 상관계수는 두 관측자의 평가 일치도를 측정하는 통계적 방법으로 시작되었으나, 분류 모델에서 예측 정확도가 무작위 추측보다 얼마나 더 나은지를 평가하는 데에도 사용됩니다. -1부터 +1까지의 범위를 가지며, 값이 클수록 모델의 성능이 더 좋음을 의미합니다. 카파 상관계수의 계산 카파 상관계수는 다음 공식으..

머신러닝 모델을 개발할 때 모델의 성능을 평가하고 비교하는 것은 필수적입니다. 향상도 차트(Lift Chart)는 분류 모델의 예측 성능을 시각적으로 평가하는 유용한 도구입니다. 이 글에서는 향상도 차트의 개념, 작성 방법, 그리고 실제 비즈니스 응용 사례를 통해 이 차트가 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보겠습니다. 향상도 차트(Lift Chart)란? 향상도 차트는 모델의 예측 결과를 바탕으로 대상을 순위화하고, 이를 실제 결과와 비교하여 모델의 성능을 평가하는 차트입니다. 특히, 모델이 무작위 추측(random guessing)에 비해 얼마나 더 나은 성능을 보이는지, 즉 '향상도(Lift)'를 시각적으로 나타냅니다. 향상도 차트 작성 방법 1. 데이터 순위화: 모델에 의해 예측된 확률 또는 점수에 따..

분류 모형의 성능을 평가하는 방법은 다양합니다. 이익 도표(Lift Table)는 특히 마케팅 캠페인, 고객 세분화, 사기 탐지 등의 응용에서 모델의 효과를 평가하는 데 유용한 도구입니다. 이 글에서는 이익 도표의 개념, 계산 방법, 그리고 실제 사례를 통해 이익 도표가 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보겠습니다. 이익 도표(Lift Table)란? 이익 도표는 모델이 예측한 확률을 기반으로 데이터를 순위화한 뒤, 각 분위(Decile)별로 실제 성공률과 비교하여 모델의 효과를 평가하는 방법입니다. "Lift"는 모델이 무작위 선택보다 얼마나 더 좋은 결과를 가져오는지를 나타내는 지표로, 특정 분위에서의 실제 성공률 대비 모델 성공률의 비율을 의미합니다. 이익 도표 계산 방법 1. 모델에 의한 점수 부여: ..

머신러닝 분야에서 분류 모형의 성능을 평가하는 방법은 다양하지만, ROC Curve는 특히 이진 분류 문제에서 모델의 진단 능력을 평가하는 데 중요한 도구 중 하나입니다. 이 글에서는 ROC Curve의 개념, 중요성, 그리고 해석 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. ROC Curve란? ROC(Receiver Operating Characteristic) Curve는 실제 양성 클래스와 음성 클래스를 얼마나 잘 구분하는지를 보여주는 그래프입니다. 이는 다양한 임계값에서 모델의 성능을 시각화함으로써, 분류기의 성능을 직관적으로 이해할 수 있게 해줍니다. ROC Curve의 구성 요소 ROC Curve를 이해하기 위해서는 먼저 민감도(Sensitivity, 재현율)와 특이도(Specificity)의 개념을..