Accuracy 란
Accuracy(정확도) 는 전체 데이터 중 정답으로 분류되는 비율을 의미한다.
B) Vs. Precision
precision 은 positive example 에 집중해서 평가를 진행하는 반면, accuracy 는 positive 와 negative 한 example 모두를 고려한다는 점이다.
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Accuracy(정확도) 는 전체 데이터 중 정답으로 분류되는 비율을 의미한다.
Accuracy=TruePositive+TrueNegative+FalsePositive+FalseNegativeTruePositive+TrueNegativeprecision 은 positive example 에 집중해서 평가를 진행하는 반면, accuracy 는 positive 와 negative 한 example 모두를 고려한다는 점이다.
...xt{test}}^{(m {\text{test}})},y {\text{test}}^{(\text{mtest})}) G) Evaluating an Anomaly Detection System accuracy 와 같은 평가 방법은 좋지않다. 왜냐하면 cross validation set 과 test set 의 anomalous 비율이 normal 에 비해 매우 작으므로 올바른 성능을 평가하기 힘...
CTR Prediction 굉작히 작은 prediction accuracy 상승이라도 이는 전체 매출에 큰 상승으로 이어진다. 수치로 따지면, 대략 1% 정도의 logloss (또는 AUC) 상승을 의미한다. 여러 딥러닝 모델들이 제안되어 왔고 산업적 CTR 예측...
... 결과를 활용하여 F1 score 를 계산하는 방식이다. 결과적으로 micro 평균 방식은 전체 관측 데이터 중 올바르게 분류된 관측 데이터의 비율을 계산하는 것과 동일하다. 즉, 전반적인 accuracy 를 고려하는 것과 같다. 추가적으로 micro recall 또는 micro precision 방식도 micro F1 score 와 동일한 값을 가지게 된다. 간단히 정리하면 이렇다. \te...
...진 데이터 구간을 fold 로 정해서 사용한다. OOF 예측은 크게 1) 평가, 2) 앙상블 에 활용된다. A.1) 평가 (Evaluation) 각 OOF 에 대하여 metric (e.g. accuracy) 을 구한다음 평균내거나, 아니면 예측 결과들을 리스트 같은곳에 모은뒤에 한번에 계산하는 방법이 있다. A.2) 앙상블 stacking 이라고 부르며, 다음과 같은 단계로 진행된다. k f...
...역이다: \displaystyle\gamma=\frac{1}{\sigma^{2}} B) Related precision 은 positive example 에 집중해서 평가를 진행하는 반면, accuracy 는 positive 와 negative 한 example 모두를 고려한다는 점이다. C) References
Abstract offline evaluation 평가에서 중요한건 accuracy 인데, diversity 도 중요하다. 그래서 이 논문에서는 둘을 통합한 metric 을 만들었다. 그리고 제안한 metric 이 일부 속성들을 만족함을 보였다. 여기서 만족하는 속성들은 ...