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임곗값이 정확히 어떤 의미인지 모르겠습니다.
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이 ppt만 봤을때 이진 분류를 결정하는 기준을 임곗값이라고 부르는 것 같은데, 기본적으로 임곗값을 변경할수 있다는 점이 이해가 되지 않습니다.
임계값은 알고리즘의 학습에 의해서 결정되는 것 아닌가요? 우리가 임의로 바꾼다면 학습의 의미가 없어지는 것은 아닌가 생각이 듭니다.
퀴즈
불균형 데이터셋에서 정확도(Accuracy)가 성능 평가에 오해를 줄 수 있는 주된 이유는 무엇일까요?
모든 예측이 틀리기 때문입니다.
다수 클래스의 예측 정확도만 높게 나타날 수 있기 때문입니다.
계산 방식이 너무 복잡하기 때문입니다.
분류 모델에는 사용되지 않는 지표이기 때문입니다.
답변 1
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권 철민
지식공유자
변경하지 말라는 법이 없습니다. 대부분의 알고리즘은 튜닝 요소가 있습니다. 머신러닝도 하이퍼 파라미터를 통해 알고리즘을 튜닝 할 수 있습니다.
예측 임계값을 약간 변화 시켜서 데이트의 특성에 맞게 예측 성능 약간 향상 시키는 것도 기교적인 한 부분입니다.
말씀하신대로 적용하지 않으셔도 무방합니다.
감사합니다.