[TIL]윤현태 201021

confusion matrix : 얼마나 예상했던 카테고리나 클레스가 정확하계 예측이 되었는지 알아내는 간단한 방법
TP,TN FP,FN
그러나 confusion matrix는 T,N으로 결정하지 않고 class로 판단한다.
one target class, other target classes

95% accuracy?

classification: 95%확률로 맞춤

Simple Accuracy F-beta measure
Precision(정밀도): TP/(TP+FP)내가 Positive로 판별 것중 진짜 positive
Recall(재현율):실제 Positive중에 내가 Positive로 판별한 것 TP/(TP+FN)
Beta값을 높이면 리콜값이 더 중요하게 작용한다.

Regression: 값이 95% 정도로 비슷함.

Sum of Squares Error
RMS Error
Mean Absolute Error

임계값이 상승 => 정밀도 상승

random forest 의 성능을 좋게 하려면 feature 수를 많이 만들어봐라

이것저것 시도해 보고 있는데 성능이 그냥 그렇다. 'doctor_recc_h1n1'에 너무 많은 의존을 하고 있는 것 같다.