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Multi-layer Perceptron (MLP) 단층 퍼셉트론은 Linear - model 이다. ( logistic, Multiple linear regression, ...) 선형 모델은 식의 복잡도가 낮은 것이 한계점이다. 복잡도가 낮기 때문에 좋은 예측 성능을 찾아내기 힘들다. (단, 설명변수와 종속변수 간의 관계가 선형이 아닐경우) 기존의 단층 퍼셉트론에서 XOR을 할 경우 모델을 정확하게 구분하기에 어려움을 겪었다. 선을 하나만 그어서는 문제가 발생하기 때문에 선을 여러개를 그어서 합치자 라는 것이 Multi-layer Perceptron (MLP)의 개념이라고 할 수 있다. 복잡한 문제를 바로 풀 수 없다면 분해하여 각각을 구분하는 것이다. 왼쪽 하단의 점을 구분할 수 있는 퍼셉트론을 하..

1. confusion_matrix (오분류표) TN : 원래 값이 0인 값을 0으로 제대로 측정한 값 True Negative FP : 원래 값은 0이지만 1로 잘못 예측한 값 False Positive FN : 원래 값은 1이지만 0으로 잘못 예측한 값 False Negative TP : 원래 값이 1인 값을 1로 제대로 측정한 값 True Positive python 에서 confusion matrix 를 사용하기 위해 sklearn을 사용하였다. from sklearn.metrics import confusion_matrix confusion matrix 는 Accuracy, Precision, Recall(Sensitivity), Specificity, f1-score 등이 활용될 수 있다. A..