안녕하세요 오늘은 머신러닝 또는 딥러닝 모델의 성능 평가방법에 대해 알아보고자 합니다. 위 그림처럼 학습된 모델의 성능이 좋은지 안좋은지는 어떻게 알 수 있을까요? 학습된 모델의 성능을 평가하기 위해 Confusion Matrix를 많이 활용합니다. 아래그림처럼 MNIST데이터를 학습한 모델에게 여러가지 숫자를 보여준다고 가정해보겠습니다. 1~4까지의 숫자들을 각각 5번씩 보여주었다고 가정해보고 입력값(X)에 따른 모델의 예측값(Y)을 행렬로 정리해보겠습니다. 위 테이블을 보시면 학습된 모델에게 '1'을 5번 보여줬을때 2번 맞췄다는걸 알 수 있습니다. '2'는 5번, '3'은 3번 , '4'는 4번 맞춘걸 알 수 있습니다. 이렇게 학습된 모델의 입력값과 예측값을 정리한 테이블을 Confusion Mat..
모델의 성능 평가방법(1) - Confusion Matrix
안녕하세요 오늘은 머신러닝 또는 딥러닝 모델의 성능 평가방법에 대해 알아보고자 합니다. 위 그림처럼 학습된 모델의 성능이 좋은지 안좋은지는 어떻게 알 수 있을까요? 학습된 모델의 성능을 평가하기 위해 Confusion Matrix를 많이 활용합니다. 아래그림처럼 MNIST데이터를 학습한 모델에게 여러가지 숫자를 보여준다고 가정해보겠습니다. 1~4까지의 숫자들을 각각 5번씩 보여주었다고 가정해보고 입력값(X)에 따른 모델의 예측값(Y)을 행렬로 정리해보겠습니다. 위 테이블을 보시면 학습된 모델에게 '1'을 5번 보여줬을때 2번 맞췄다는걸 알 수 있습니다. '2'는 5번, '3'은 3번 , '4'는 4번 맞춘걸 알 수 있습니다. 이렇게 학습된 모델의 입력값과 예측값을 정리한 테이블을 Confusion Mat..
2021.09.24
