전체 글 (13) 썸네일형 리스트형 DeLong’s Test를 활용한 AUC 비교: Python 구현 가이드 머신러닝과 딥러닝 모델을 평가할 때, AUC(Area Under the ROC Curve)는 중요한 성능 지표 중 하나입니다. 특히, 두 모델 간의 성능을 비교할 때는 단순히 AUC 값을 비교하는 것 이상으로, 그 차이가 통계적으로 유의한지를 확인하는 것이 중요합니다. 이를 위해 DeLong’s test라는 강력한 통계 검정 방법을 사용할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 DeLong’s test를 구현하는 방법과 그 작동 원리에 대해 설명하겠습니다. DeLong’s Test란? DeLong’s test는 두 개의 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선의 AUC를 비교하여 두 모델 간의 성능 차이가 통계적으로 유의한지를 평가하는 방법입니다. 이 .. 2-Fold Macro-Average 시각화: R을 활용한 파워포인트 Meta 형식 그래프 추출 가이드 AI와 관련된 연구를 진행하다 보면, 모델의 성능을 평가하기 위해 ROC 그래프를 그리는 작업은 필수적인 과정입니다.ROC 그래프는 모델의 예측 성능을 시각적으로 표현해 주며, 특히 이진 분류 문제에서 중요한 지표로 사용됩니다. 많은 연구자들은 Python의 다양한 라이브러리(예: Scikit-learn, Matplotlib 등)를 이용해 ROC 그래프를 생성하곤 합니다. Python은 강력한 데이터 처리 및 시각화 도구를 제공하지만, 생성된 그래프를 후속 작업에서 수정하거나, 여러 개의 ROC 그래프를 하나로 합치는 데 상당히 제한적입니다.특히, 학술 발표나 보고서 작성 시, 그래프의 범례와 같이 세부적인 요소를 조정해야 하는 경우가 종종 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, R을 활용 해볼겁니다.. AI 모델 성능 평가를 위한 R 코드: 신뢰 구간(CI) 계산 가이드(파이썬) AI 모델 성능 평가를 위한 완벽한 가이드: 성능 지표와 신뢰 구간 계산AI 모델을 개발하고 평가하는 과정에서, 모델의 성능을 정확히 측정하고 그 결과를 신뢰할 수 있도록 하는 것은 매우 중요합니다. 특히, 정확도(Accuracy), 민감도(Sensitivity), 특이도(Specificity), 양성예측도(PPV), 음성예측도(NPV)와 같은 주요 성능 지표는 모델이 얼마나 잘 예측하는지를 보여주는 중요한 척도입니다. 그러나 이러한 지표들은 단순한 값 이상을 의미하며, 신뢰 구간(CI)을 함께 계산함으로써 그 값의 신뢰성을 평가할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 Python 코드를 활용해 AI 모델의 성능 지표와 그 신뢰 구간을 간단하게 계산하는 방법을 소개합니다. 반복적인 작업을 자동화하고, 필요할 때.. 이전 1 2 3 4 5 다음
