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정밀도 (Precision)

  • 정의: 모델이 True로 예측한 경우 중 실제로 True인 비율입니다.
  • 계산: 정밀도 = TP / (TP + FP)
    • TP(True Positive): 실제 True이며 모델도 True로 예측한 경우
    • FP(False Positive): 실제 False이지만 모델이 True로 잘못 예측한 경우
  • 중요성: 정밀도가 중요한 경우는 False Positive(거짓 양성) 결과를 최소화해야 할 때입니다. 예를 들어, 스팸 메일을 필터링할 때 실제로 중요한 메일을 스팸으로 분류하는 것을 피해야 하는 상황입니다.

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참고

25.One-class SVM Code

9 분 소요

[목적] Support Vector Machine 실습 One-Class Support Vector Machine 실습 Multivariate variable (다변량)일 때 사용

24.Robust Random Cut Forest Code

최대 1 분 소요

[목적] Robust Random Cut Forest Code 실습 Multivariate variable (다변량)일 때 사용 각 Data마다 Score를 계산하여 Abnormal을 산출 할 수 있음

23.Isolation Forest Code

3 분 소요

[목적] Isolation Forest Code 실습 Multivariate variable (다변량)일 때 사용 각 Data마다 Score를 계산하여 Abnormal을 산출 할 수 있음