matlab classification learner2 MML-06 Classification Learner (분류 학습기) - 2 분류 성능 확인 지난번 모델을 만들어놓고 저장을 안해놔서.. 다시 학습시켜서 모델을 구성해보겠습니다. 모델은 동일하게 앙상블 모델에서 최적화 가능 옵션입니다. 그리고 왠진 모르지만 혼동행렬의 이미지를 복사하면 기능이 정지하면서 종료되는 버그가 있으니 주의하셔야합니다. '요약' 탭을 보면 간단한 성능 지표들을 확인해볼 수 있습니다. 정확도는 97.2%로 매우 높은 정확도를 보이고 있고, 부가적으로 예측 속도와 훈련시간도 확인할 수 있습니다. 이후 성능을 좀더 자세히 확인해보겠습니다. 1. 혼동행렬 혼동행렬은 예측을 어떻게 잘못했는지를 확인할 수 있습니다. 실제가 0인 데이터를 1이라고 잘못 예측했는지, 2라고 잘못 예측했는지 그 내용이 궁금할 때 도움이 됩니다. 그리고 F1-score, precis.. 2024. 11. 12. MML-05 Classification Learner (분류학습기) Classification learner(분류학습기) 사용하는 이유 Classification learner는 어떤 그룹에 속하는지를 예측하는 지도학습 분류 모델을 만들어줍니다. Matlab에서 제공하는 것보다는 적은 모델들을 사용할 수 있지만, 기본적인 기능들이 앱 안에 다 내장되어있기 때문에 코딩 지식이나 복잡한 머신러닝에 대한 이해 없이도 모델을 쉽게 만들어볼 수 있다는 장점이 있습니다. 무슨 모델을 써야할 지 잘 모르겠고, 코딩하기 귀찮고, 이것 저것 빠르게 시도해보고 싶을 때 좋은 방법입니다. 여러 모델에 대해서 다 테스트해봐야하는 경우 학습을 돌려놓고 퇴근하고 다음날 와서 확인해보기에도 좋습니다. Classification learner 사용하기 Regression learner 때와 마찬.. 2024. 11. 11. 이전 1 다음 728x90
