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* Confusion Matrix Predict Positive Negative Actual Positive TP FN Negative FP TN TP; 환자라고 예측했는데 실제로 환자 FP; 환자라고 예측했는데 실제로 환자 x FN; 환자 x라고 예측했는데 실제로 환자 TN; 환자 x라고 예측했는데 실제로 환자 x -> TP & TN 이 실제값과 동일하게 예측함 * Accuracy : 실제 값을 얼마나 많이 맞췄냐 (= true의 비율) Accuracy = (TP + TN) / All * Sensitivity = Recall : 실제 positive를 얼마나 잘 예측했냐 Sensitivity = TP / (TP + FN) * Specificty : 실제 negative를 얼마나 잘 예측했냐 Specif..

https://ordo.tistory.com/89 [Python] Apriori algorithm:: 연관규칙분석 (1) 안녕하세요. 우주신 입니다. 이번 포스팅에서는 연관규칙 알고리즘 중 가장 먼저 접하게 되는 Apriori 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. Apriori 알고리즘은 빈발항목집합(frequent itemsets) 및 연관규 ordo.tistory.com 위 블로그를 필사하여 공부한 글입니다. * 모든 텍스트와 이미지의 출처는 위 블로그입니다. Apriori 알고리즘 ; frequent itemsets 및 association rule 분석을 위한 알고리즘 * Association Rule; 서로 다른 두 itemset set이 얼만큼 빈번히 발생하는지 연관도를 알 수 있었음 * Assoc..

https://analytics4everything.tistory.com/95 Frequent pattern mining 본 포스팅은 연세대학교 산업공학과 김우주 교수님의 강의를 참고하여 게시한 글입니다. 우유를 자주 사는 고객에게 어떤 아이템을 추천할 수 있을까? 이러한 질문에 대답하려면, 우유를 사는 analytics4everything.tistory.com 위 블로그를 필사하여 공부한 글입니다. * 모든 텍스트와 이미지의 출처는 위 블로그입니다. 우유를 자주 사는 고객에게 어떤 아이템을 추천할 수 있을까? -> 우유를 사는 사람들이 주로 무엇을 더 사는지 알아야 함 -> 우유를 샀던 사람이 어떤 아이템을 더 구매했는지 패턴을 파악해야 함 * Frequent Pattern(FP; 빈발패턴)이란 데이터..

https://bkshin.tistory.com/entry/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-7-K-%ED%8F%89%EA%B7%A0-%EA%B5%B0%EC%A7%91%ED%99%94-K-means-Clustering?category=1057680 머신러닝 - 7. K-평균 클러스터링(K-means Clustering) K-means clustering은 비지도 학습의 클러스터링 모델 중 하나입니다. 클러스터란 비슷한 특성을 가진 데이터끼리의 묶음입니다. (A cluster refers to a collection of data points aggregated together because.. bkshin.tistory.com 위 블로그를 필사하며 공부 * 모든 텍스트와 ..