섹션2. DNN 이진분류 part2에서 pos, neg에 대해 질문드립니다.
안녕하세요?
강의를 듣다가 궁금한 것이 생겨서 여쭤봅니다.
섹션2. DNN 이진분류 part2강의에서
정상, 비정상 데이터를 아래 사진과 같이 나타내셨는데
비율적인 면에서 neg보다 pos가 먼저와야 하는게 아닌가 싶어서 질문드립니다.
모델 훈련 결과에서 큰 차이는 없었지만
혹시 위와 같이 neg, pos로 지정하신 이유가 있는지 궁금합니다.
감사합니다.
Answer 1
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positive 는 우리가 찾고자 하는 label 을 말 합니다. 암에 걸린 환자, 부도날 고객, 포르노 영상, 불법침입자 등이 예가 되겠습니다. 따라서 일반적으로 비정상 데이터를 검출하려고 모델을 만드는 것 이므로 positive로 지정합니다. 반면 별 관심 없는 정상 데이터는 negative 로 지정합니다.
좋은 질문 감사합니다.
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