Complexity1 Chap02 모델정확도 평가하기(2) 오늘은 저번 시간에 이어서 학습하겠습니다. ● The Classification Setting 회귀 문제에서 MSE를 통계 학습 모델의 정확도를 평가하는 데 사용했습니다. 분류 문제에서는 error rate를 사용합니다. $Error Rate = \sum_{i=1}^{n}I(y_{i} \neq \hat {y_{i}})/n$ $I(y_{i} \neq \hat {y_{i}})$은 지시 함수(indicator function)입니다. 만약 $(y_{i} \neq \hat {y_{i}})$이 맞다면 1 그렇지 않다면 0 값을 가집니다. 따라서 error rate는 잘못된 분류 또는 오분류의 비율을 나타냅니다 ● Bayes Error Rate 베이즈 오차율은 가장 낮은 가능성의 오차율을 나타내는데, 데이터의 't.. 2019. 9. 17. 이전 1 다음
