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서강대 2024 데이터마이닝 A+ 과제

"서강대 2024 데이터마이닝 A+ 과제"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2025.11.27 최종저작일 2024.05
서강대 AIMBA 데이터마이닝 과제
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서강대 2024 데이터마이닝 A+ 과제
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    소개

    "서강대 2024 데이터마이닝 A+ 과제"에 대한 내용입니다.

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    • 1. 분류 모델 성능 지표
      분류 모델의 성능을 평가하기 위해서는 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1-Score 등 다양한 지표를 종합적으로 고려해야 합니다. 단순히 정확도만으로는 불균형 데이터셋에서 모델의 실제 성능을 제대로 평가할 수 없습니다. 예를 들어, 암 진단 같은 의료 분야에서는 재현율이 높아야 하고, 스팸 필터링에서는 정밀도가 중요합니다. 따라서 문제의 특성과 비즈니스 요구사항에 맞는 적절한 지표를 선택하여 모델을 평가하는 것이 매우 중요합니다. 혼동 행렬(Confusion Matrix)을 통해 True Positive, False Positive, True Negative, False Negative를 명확히 파악하면 더욱 정확한 평가가 가능합니다.
    • 2. 모델 비교 및 선택
      여러 분류 모델을 비교할 때는 단일 지표가 아닌 다양한 성능 지표를 종합적으로 비교해야 합니다. 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM 등 각 모델은 서로 다른 장단점을 가지고 있습니다. 모델 선택 시에는 정확도뿐만 아니라 학습 시간, 예측 속도, 해석 가능성, 과적합 위험 등을 고려해야 합니다. 교차 검증(Cross-Validation)을 통해 모델의 일반화 성능을 평가하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적의 성능을 도출하는 것이 필수적입니다. 최종적으로는 비즈니스 요구사항과 데이터 특성에 가장 적합한 모델을 선택해야 합니다.
    • 3. 확률 기반 예측 및 Cutoff 값
      분류 모델은 클래스 확률을 출력하며, 기본 cutoff 값인 0.5를 사용하여 클래스를 결정합니다. 그러나 실제 문제에서는 0.5가 최적의 cutoff 값이 아닐 수 있습니다. cutoff 값을 조정함으로써 정밀도와 재현율의 균형을 조절할 수 있습니다. cutoff 값을 낮추면 재현율이 높아지고 정밀도는 낮아지며, 반대로 높이면 정밀도가 높아지고 재현율은 낮아집니다. 따라서 문제의 특성에 따라 적절한 cutoff 값을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 질병 진단에서는 높은 재현율을 위해 낮은 cutoff 값을 사용하고, 스팸 필터링에서는 높은 정밀도를 위해 높은 cutoff 값을 사용할 수 있습니다.
    • 4. ROC 곡선과 모델 평가
      ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선은 다양한 cutoff 값에서 True Positive Rate와 False Positive Rate의 관계를 시각화하는 강력한 도구입니다. ROC 곡선 아래의 면적인 AUC(Area Under the Curve) 값은 모델의 전반적인 성능을 나타내는 좋은 지표입니다. AUC 값이 1에 가까울수록 모델의 성능이 우수하며, 0.5는 무작위 분류와 동일합니다. ROC 곡선은 불균형 데이터셋에서도 모델 성능을 공정하게 평가할 수 있어 매우 유용합니다. 여러 모델을 비교할 때 ROC 곡선을 함께 표시하면 각 모델의 성능 차이를 명확하게 파악할 수 있으며, 비즈니스 요구사항에 맞는 최적의 cutoff 값을 선택하는 데 도움이 됩니다.

  • 자료후기

      Ai 리뷰
      이 자료는 깊이 있는 내용과 함께 과제에 적용 가능한 내용이 많아 도움이 되었습니다. 과제에 바로 활용할 수 있어 매우 만족스러웠습니다. 감사합니다.

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