[TIL]이윤회_201021

- **키워드**: confusion matrix, precision, recall, threshold, ROC curve, AUC score

- **배운 것**: Precision과 recall에 대한 개념과 이를 이용해서 threshold를 설정하여 모델을 최적화하는 법에 대해서 배워봤다.

- **어려웠던 부분**: Precision과 recall의 개념에 대해서 조금은 혼란스러웠지만, 암 환자 진단과 넷플릭스 추천을 들어 설명을 하여 둘의 차잇점이 뭔지는 알 것 같다. 하지만, 이 부분에 대해서 조금 더 확신이 들 수 있도록 공부할 필요성이 있을 것 같다.

- **더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분**: threshold를 어떻게 설정하는지에 따라 f1 score, precision, recall을 자동으로 계산해주는 그래프를 그려봤는데, 아직은 이 코드를 이해하고 그린 것이 아니라 있는 코드를 가져와서 썼다. 이 부분에 대해서 조금 더 공부가 필요할 것 같다.

- **느낀 점**: 처음에는 파이프라인 짜고, 디시젼트리를 만들고 하는 것이 어색했는데, 이제는 그래도 조금 손에 익숙해진 기분이다. 계속 공부를 열심히 해야될 것 같다.