통계공부 자료 정리

f1 score, accuracy, precision, recall

가물가물해서 다시 살펴봄.

f1 score 

precision과 recall의 조화평균

https://leedakyeong.tistory.com/entry/%EB%B6%84%EB%A5%98-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%84%B1%EB%8A%A5-%ED%8F%89%EA%B0%80-%EC%A7%80%ED%91%9C-Confusion-Matrix%EB%9E%80-%EC%A0%95%ED%99%95%EB%8F%84Accuracy-%EC%A0%95%EB%B0%80%EB%8F%84Precision-%EC%9E%AC%ED%98%84%EB%8F%84Recall-F1-Score

분류 모델 성능 평가 지표 - Confusion Matrix란? :: 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현도(Recall), F1 Sc

평균이란 무엇인가?(산술, 기하, 조화평균)

https://www.youtube.com/watch?v=vad0yevC2Ds

accuracy 가 아닌 f1 score 르  쓰는  경우는 데이터가 불균형 할 때.

https://eunsukimme.github.io/ml/2019/10/21/Accuracy-Recall-Precision-F1-score/

카이제곱 검정  

위키백과, 우리 모두의 백과사전.

카이제곱 검정(chi-squared test) 또는 χ2은 카이제곱 분포에 기초한 통계적 방법으로, 관찰된 빈도가 기대되는 빈도와 의미있게 다른지의 여부를 검정하기 위해 사용되는 검정방법이다. 자료가 빈도로 주어졌을 때, 특히 명목척도 자료의 분석에 이용된다.[1]

카이제곱 값은 χ2 = Σ (관측값 - 기댓값)2 / 기댓값 으로 계산한다.

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%B9%B4%EC%9D%B4%EC%A0%9C%EA%B3%B1_%EA%B2%80%EC%A0%95

카이제곱 검정