패스트캠퍼스 챌린지 04일차

오늘은 낮에 프로젝트 수정하고 깃허브 사용법을 배웠다.

Django를 쓰기에는 파이참이 더 낫다고 해서 파이참도 깔고 포트폴리오용으로 노션도 설치했다.

이래저래 정리할 내용이 더 생겨서 정신 없었는데 다행히 열두시 되기 전에 패캠 강의도 생각나서 얼른 들었다.

 

오늘은 데이터 프레임을 시각화하는 연습을 중심으로 강의를 들었다.

seaborn 그래프 중 histplot, jointplot, pairplot 이 있는데 오늘은 시간 관계상 histplot만 연습을 했다...

얼른 나머지도 해야지ㅜㅜ

 

코드 쓰면서도 모르는 게 있었는데 공부할 게 생겨서 오히려 좋아~

주말에나 시간 내서 정리하려고 공부한 내용 코드에 마크다운으로 정리하면서 강의를 듣고 있다.

다른 건 몰라도 마크다운은 처음 코딩 배웠을 때 정리해놔서 그 때 익힌 거로 유용하게 쓰고있다.

이것도 나중에 블로그에 올려야지ㅎㅎ

 

코드에 대한 건 '머신러닝' 카테고리에 좀 더 공부해서 글 올리기로 하고,

Accuracy, Precision, Recall 에 대해서도 배워서 그건 여기에 짧게 정리해보았다.

 

• Acuuracy (정확도) : 전체 케이스 중 맞춘 개수
• Percision (정밀도) : P라고 예측한 개수 중 True인 개수. 즉, TP/TP+TN
• Recall (재현률) : 실제 T 중 맞춘 개수. 즉 TP/TP+FN

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예측               정답	True	False
True	TP	FP
False	FN	TN

 

TP 는 진짜 P
FP 는 가짜 F (P로 잘못 예측)
TN 은 진짜 N
FN 은 가짜 N (n으로 잘못 예측)

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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.
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