MajorClass/Data Science
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[데이터사이언스]Classification의 Accuracy,Recall,Precision,F1 ScoreMajorClass/Data Science 2022. 12. 13. 12:21
1. Accuracy 분류 결과가 True면 Positive 분류 결과가 False면 Negative 정답과 분류 결과가 일치하면 앞에가 True 정답과 분류 결과가 불일치하면 앞에가 False ex) 분류결과가 False고 실제 정답이 False - True Negative ex) 분류결과가 True이고 실제 정답이 True - True Positive ex) 분류결과가 False고 실제 정답이 True - False Negative ex) 분류결과가 True이고 실제 정답이 False - False Positive 올바르게 예측된 데이터의 수를 전체 데이터의 수로 나눈 값 2. Recall 실제로 True인 데이터를 모델이 True라고 예측한 데이터 수 3. Precision 모델이 True로 예측한..
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[데이터사이언스] Data의 Attributes의 types(Norminal/Binary/Ordinal/Numeric)MajorClass/Data Science 2022. 12. 10. 13:24
1. Norminal categories without order categories,states,or "name of things" Hair_color={black,brown,blond,grey} martial status, occupation(직업) ,ID numbers(순서가 없는),zip codes,nationality 2.Binary Nominal attribute with only 2 states(0 and 1) Symmetric binary: both outcomes equally inportant ex) gender Asymmetric binary:outcomes not equally important ex) medical test(positive,negative) 3. Ordinal Va..
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[데이터사이언스] python List ComprehensionMajorClass/Data Science 2022. 12. 10. 10:41
1. List Comprehension 이란? size = 10 arr = [0] * size for i in range(len(size)): arr[i] = i * 2 [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] 위와 같은 코드를 아래와 같이 두줄로 간단하게 표현. size=10 arr=[i*2 for i in range(size)] print(arr) [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] 2. List Comprehension의 여러가지 예 ex1) size=10 arr=[i*2 for i in range(size)] new_arr=[n*n for n in arr] print(new_arr) [0, 4, 16, 36, 64, 100, 144, 196, 2..
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[데이터사이언스] linear regression에서 t-test와 confidence intervalMajorClass/Data Science 2022. 12. 9. 09:50
참고자료 [confidence interval] https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics/inference-slope-linear-regression/inference-slope/v/confidence-interval-slope [t-test] https://vitalflux.com/linear-regression-t-test-formula-example/ [confidence interval] https://www.youtube.com/watch?v=B0ClfLofRi8
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