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PCA(Principal Components Analysis) 란? 대표적인 차원 축소(dimension reduce) 방법 중 하나다. 본인이 가진 데이터를 최대한 보존하면서 compact 한 자료를 만드는 것이 목적이다. 전진 선택법, 후진제거법, 유전 알고리즘 등 변수제거를 하는 방식이 아니라 차원을 축소하는 것이다. 원래 데이터의 분산을 최대한 보존할 수 있는 기저를 찾는 것이다. 각 점 $x^{(i)}\in {\mathbb{R}}^n$에 대해 그에 대응되는 code vector $c^{(i)}\in {\mathbb{R}}^l$을 구한다음 만약 $n\ge l$이라면 원래보다 더 적은 메모리로 code point에 저장할 수 있을 것이다. $ Var(x)_{x\in\mathbb{R^3}} = max..

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..