knn2 R공부- K-Nearest Neighbor K-Nearest Neighbor 결과 해석 ㄴ정확도(Accuracy) ㄴKappa통계량=관측된 정확도-기대 정확도/1-기대정확도 *Accuracy vs Kappa 통계량 Accuracy 0 2021. 5. 2. R공부- 데이터로 분석하는 지도학습 개념 1.학습: 지도학습(>강화학습), 비지도학습 ㄴ라벨링이 되어 있는지 유무(ㅇ:지도,x:비지도) ㄴ피쳐는 모두 있으나 라벨이 있는지 없는지의 차이 ⓐ지도학습: 분류(classification) ⓑ비지도학습:군집화(clustering) > #알고리즘, 메소드, 머신러닝으로 라벨링하는 것 단계 1) 데이터 전처리 *Sclae의 방법 ⓐ표준화= (원데이터-평균)/표준편차: 평균0, 표준편차1(음수값 가질 수 있음, 정규분포) ⓑMinMax스케일=원데이터-min(데이터)/max(데이터)-min(데이터) : 0과 1사이로 데이터 위치(0과 1사이에 모두 데이터 위치) 2) 모형평가 ⓐ범주형 종속변수-ROC커브 ⓑ연속형 종속변수-MSE(Mean Squared Error:평균제곱오차) ⓒTP/TN/FP/TNTrue P.. 2021. 5. 1. 이전 1 다음