[TIL]김지연 201021

:warning: 해당 템플릿은 기본 예시입니다. 수강생 여러분의 방식에 맞춰 **자유롭게** 작성해주시길 바랍니다 :warning:
:no_entry_sign: **과제 솔루션 공유 절대 금지** :no_entry_sign:
- **키워드**: `배운 내용에 해당하는 키워드를 2-3개 정도 적습니다 (예: Python, pandas, 시각화, etc.)`

--> confusion matrix, precision, recall, threshold, auc, roc
- **배운 것**: `어떤 내용을 배웠는지 간략하게 적습니다`

-->
1. 섹션1때 배웠던 confusion matrix와 정밀도(precision), 재현률(recall)이 어떻게 다른지 (정밀도는 넷플릭스 추천처럼 정확한걸 찝어주는 것이 중요할 때, 재현률은 TP를 놓치지 않는 것이 중요해서 FP의 비율이 높을수도 있음),
2. threshold가 높이면 정확도를 증가하기땜에 재현률이 높아지지만 정밀도는 떨어짐
3. ROC, AUC(receiver operating characteristic, area under the curve)를 통해 모델의 성능을 측정할 수 있음.

- **어려웠던 부분**: `배운 내용 중에서 어렵거나 헷갈렸었던 부분을 작성합니다`

--> confusion matrix에서 자꾸만 true/positive, false/negative 이 단어가 너무 헷갈렸고 recall과 precision도 이해하기 위해 warm-up부터 수업 시간까지 계속 고민해야했다.
- **더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분**: `더 알고 싶거나 공부할 필요가 있는 부분에 대해 작성합니다`

--> binary, categorical data의 feature engineering을 어떤 식으로 하는지 궁금하다. 과제를 하며 좀 찾아봤는데 아직 뚜렷한 아이디어가 떠오르지 않음
- **느낀 점**: `오늘 하루에 대한 감상, 기분 등을 간단하게 작성합니다`

--> 오늘 정말 confusion matrix 때문에 혼란스러운 하루였지만 달달한 커피를 마셨더니 머리가 돌아가는 기분이다..