precision과 accuracy 개념 간단하게

precision은 정답과는 무관하게 데이터들끼리 얼마나 같은 경향을 나타내는가 데이터들끼리 얼마나 멀리 분포하는지, 얼마나 좁게 분포하는지 variance에 관한 이야기  accuracy는 분포하는 경향과는 무관하게 데이터 하나하나가 정답을 맞췄는지 아닌지 bias에 관한 이야기    빨간 점이 정답과는 상관없이 비슷한 경향, 가깝게 뭉쳐있으면 precision이 높다고함 반면 accuracy는 정답인지 아닌지를 판단함    2번과 4번을 보면 정답에 있더라도 뭉쳐있지 않은 2번은 precision이 떨어지고 4번은 precision이 높음 3번과 4번을 보면 정답이 아니더라도 뭉쳐있는 둘은 precision이 높음

• format_list_bulleted 딥러닝 기초
• · 2024. 8. 21.
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추천시스템 평가 방법

사용자별 상품에 대한 평점을 원소로 가지는 행렬데이터를 생각 평점을 주지 않거나 구매하지 않은 경우에 대해서는 원소가 비어있다.     주어진 데이터를 적절한 비율의 훈련데이터와 평가데이터로 나누고  평가데이터는 추천시스템 모형을 만드는데 사용하지 않는다. 주어지지 않았다고 가정하자.    훈련 데이터를 이용해 만든 추천 시스템으로 평가 데이터의 빈 곳을 추정함     실제 평가데이터와 추정된 평가데이터를 비교하여 모형의 성능을 평가  비교하는 지표로는 MSE,RMSE부터 여러가지를 사용함     추정한 평점으로 순위를 매긴 후 실제 평점으로 매긴 순위와의 상관계수 추천한 상품 중 실제 구매로 이루어진 것의 비율 추천의 순서나 다양성까지 고려한 여러 지표들

• format_list_bulleted recommendation system
• · 2024. 7. 5.
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