nathan_H

참고 블로그 및 수업 - https://darkpgmr.tistory.com/62 - 순천향대학교 정영섭 교수님 ML 수업 bayes rule 베이지언 확률은 사후확률(posterior probability)을 사전확률(prior probability)과 likelihood를 이용해서 계산할 수 있도록 해 주는 확률 변환식이다. likelihood: p(e|H), 어떤 모델에서 해당 데이터(관측값)이 나올 확률 사전확률(prior probability): p(H), 관측자가 관측을 하기 전에 시스템 또는 모델에 대해 가지고 있는 선험적 확률. 예를 들어, 남여의 구성비를 나타내는 p(남자), p(여자) 등이 사전확률에 해당한다. 사후확률(posterior probability): p(H|e), 사건이 발..

다양한 방법으로 ML모델을 만들었다면 그 모델을 평가하는 방법에 대해 알아보고자 한다. 들어가기 전에 이 내용은 순천향대학교 정영섭 교수님의 수업 및 수업자료가 많이 들어가 있다는 점을 참고 바란다. 평가를 위한 데이터 분배 * Trian/ Test * Trian/Validation/ Test * k-fold cross-Validation 우선 평가에 있어 데이터는 항상 학습용 데이터, 테스트용 데이터로 나눠서서 평가를 진행한다. 그 중에서 k-fold cross- Validation에 대해 잠깐 알아볼까 한다. k-fold cross Validation. k-fold cross Validation은 위에 그림처럼 1. 훈련 데이터를 부분 집합으로 나눈다 2. 순차적으로 폴드를 테스트 세트로 하고 나머지..