줄거리아카마츠 회사의 트럭에 치여 한 여성이 사망하게 되자, 회사는 대중들이 던지는 분노의 대상이 된다. 회사 대표는 트럭의 구조적 결함으로 인한 잘못을 인정하지만 곧 대기업인 타이어 제조사에서 감추고 싶어 하는 진실이 있음을 알게 된다. (2018년 제19회 전주국제영화제) 다른 사이트 더보기 다음영화정보 제공 안내Kakao가 운영하는 영화 서비스 입니다. 관객수는 영화진흥위원회 통합전산망 데이터로 제공되고 있습니다. 별점은 키노라이츠로부터 제공받는 정보이며, 데이터 제공 상황에 따라 변경될 수 있습니다.영화정보 더보기포토포토더보기리콜2017너의 기억2020리콜2017
100.daum.net백과사전리콜제품의 결함으로 인해 소비자에게 피해를 줄 우려가 있는 제품에 대해 제조업자가 제품의 결함을 소비자에게 통지하고 관련 제품을 수리, 교환하는 등 조치를 취하도록 하는 제도. 자발성 여부에 따라 자발적 리콜과 강제적 리콜로 구분되며, 강제적 리콜...백과사전 검색 더보기출처: 다음백과
daehyun-bigbread.tistory.comMy Dev & Research Repository[CV] Precision(정밀도) & Recall(재현율)13Precision(정밀도) & Recall(재현율) 정밀도(Precision)과 재현율(Recall)은 주로 Binary Classification(이진 분류)에서 사용되는 성능지표 입니다. 정밀도(Precision)는 예측을 Positive로 한 대상 중에 예측과 실제 값이 Positive로 일치한 데이터의 비율을 뜻합니다. Object Detection에서는 검출 알고리즘이 검출...AistudymapCVprecison(정밀도)recall(재현율)confusion matrix(오차 행렬)confidence 임계값ap(average precision)2024.05.15블로그 검색 더보기owners.honda.comservice-maintenancerecallsRecall Information for Safety & Defects | Honda Owners SiteLast Updated: Apr 06, 2024 Honda Recall Lookup Our Company puts a high priority on the safety of our products. This website provides information about safety recalls announced in the past 15...2024.04.06웹문서 검색 더보기jaeeunhuh.tistory.com공부장Precision(정밀도)과 Recall(재현율)의 Trade offClassification report여기서 잠시 classification report에 대해 알아보겠습니다. classification report라고,classification report(분류 보고서)는 머신러닝 분류 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 지표들을 종합적으로 제공하는 보고서입니다. 일반적으로 scikit-learn 라이브러리에서 제공되는 함수를 통해 생성됩니다. classification report에는 다음과 같은 주요 지표들이 포함됩니다: 정확도(Accuracy): 전체 예측 중에서 올바르게 분류된 샘플의 비율입니다. 정밀도(PrecisionConfusion matrixconfusion_matrix() 함수는 분류 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 행렬로, 실제 클래스와 예측된 클래스 간의 오차를 보여줍니다. 이 행렬은 scikit-learn 라이브러리에서 제공됩니다.분류 모델이 예측한 결과와 실제 결과를 비교하여 생성되며, 각 클래스에 대한 예측 결과가 실제 클래스와 어떻게 관련되는지를 나타냅니다.실제 클래스와 예측된 클래스 간의 오차를 나타내는 행렬입니다. 행렬의 각 행은 실제 클래스를 나타내고, 각 열은 예측된 클래스를 나타냅니다. 각 셀은 해당 클래스에 대한 예측 결과를 나타냅니다.예를threshold 바꿔보기 - Binarizerthreshold를 0.5가 아닌, 사용자 지정을 받아 바꿔주면서 0과 1을 바꿔보겠습니다. 그걸 가능하게 해주는게 Binarizer입니다. from sklearn.preprocessing import Binarizer binarizer = Binarizer(threshold=0.6).fit(pred_proba) #주의할 점이 fit시키는 대상이 lr.pred_proba(X_test)인 pred_proba입니다. 여기서 주의할 점이 fit시키는 대상이 'lr.pred_proba(X_test)'인 pred_proba입니다. pred18여기서 잠시 classification report에 대해 알아보겠습니다. classification report라고,classification report(분류 보고서)는 머신러닝 분류 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 지표들을 종합적으로 제공하는 보고서입니다. 일반적으로 scikit-learn 라이브러리에서 제공되는 함수를 통해 생성됩니다. classification report에는 다음과 같은 주요 지표들이 포함됩니다: 정확도(Accuracy): 전체 예측 중에서 올바르게 분류된 샘플의 비율입니다. 정밀도(Precision2024.05.07yeonco.tistory.comcoding.king평가지표 - accuracy, precision, recall, F score, PR curve, AUC-ROC정밀도(Precision)$$ 정밀도(Precision) = {{TP}\over {TP + FP}} $$ - 모델이 양성으로 규정한 것이 얼마나 정확한지 - 모델이 음성으로 규정한 것에 대해서는 크게 관심이 없음 - 정밀도가 높다는 것은 FP가 낮다는 것 즉 모델이 양성으로 잘못 규정한 것이 적을수록 정밀도는 올라감.Recall과 Precision을 최대화 하는 방법- Precision은 FP를 0으로, Recall은 FN은 0으로 만들면 된다. - 즉, 다른 값들의 변화를 신경쓰지 않는하에서 정밀도를 높인다 했을 때, 단순히 모든 값을 음성으로 예측해버려도 1이 되어 버리는 문제가 있다. - 재현율도 마찬가지로 모두 양성으로 예측해버려도 1이 되어버린다. 쉽게 생각하기 위해 예를 들어보면 Precision은 주로 스팸메일, Recall은 암예측을 대표적인 예시로 드는데,1) 스팸이 아닌걸 스팸으로 옮기지 않기위해 모든 메일을 스팸이 아니다라고 예측(Precision = 1)하는 사례2) 암인F-score- 불균형 데이터가 주어진 상황에서 분류 모델을 평가하는데 유용한 척도 - F1 score : F score에서 β가 1이 될 때를 말합니다. F1 score는 Precision과 Recall의 조화평균이 되는 값으로서, Precision과 Recall 둘 다 고려할 수 있어서 분류 모델의 훌륭한 척도가 된다. 조화평균이 왜 좋은 척도인가? -이에 대해서는 추가적으로 포스팅을 할 계획이다. $$ F_\beta = \left ( 1 + \beta^2 \right ) \cdot \frac{precision \cdot recall}{\lPrecision-Recall 커브이전 스텝에서 분류모델의 분류기준(Threshold)을 변경함에 따라 동일한 모델에서도 Precision, Recall 등 평가척도 값이 달라지는 것을 확인했다. PR(Precision-Recall) 커브는 Recall을 X축, Precision을 Y축에 놓고 Threshold 변화에 따른 두 값의 변화를 그래프로 그린 것이다. from sklearn.metrics import PrecisionRecallDisplay import matplotlib.pyplot as plt disp = PrecisionRecallDisplay.f12- 불균형 데이터가 주어진 상황에서 분류 모델을 평가하는데 유용한 척도 - F1 score : F score에서 β가 1이 될 때를 말합니다. F1 score는 Precision과 Recall의 조화평균이 되는 값으로서, Precision과 Recall 둘 다 고려할 수 있어서 분류 모델의 훌륭한 척도가 된다. 조화평균이 왜 좋은 척도인가? -이에 대해서는 추가적으로 포스팅을 할 계획이다. $$ F_\beta = \left ( 1 + \beta^2 \right ) \cdot \frac{precision \cdot recall}{\lmetriclossrocAUCPrecisionaccuracy평가지표recall2024.05.23riverfromscratch.tistory.comRFS - River From Scratch[ML/DL] 분류성능평가지표 - Precision, Recall, F1-Scoreprecision정밀도(precision)이란 모델이 True로 예측한 것중 실제로 True인 것의 비율이다 Positive 정답률, PPV(Positive Predictive Value)라고도 불린다. 스팸 분류기가 True라고 분류한 것중 실제로 True인지를 살펴보는 지표이다.recall재현률(recall)이란 실제로 True인 것중 모델이 True로 예측한 것의 비율이다 precision과 recall은 모두 모델이 True인 정답에 대해 True를 에측하는 것에 관심이 있다. 그런데 왜 지표가 두 개일까? 그 관점이 다르다. Precision은 모델의 관점에서, recall은 실제 정답(data)의 입장에서 모델이 맞춘 정답이 궁금한 것이다. 각각의 분모를 보면, precision은 "모델이 True라고 예측한 값들", recall은 "실제 정답이 True인 것들"이기 떄문이다. Suppose situationPrecision-Recall Trade-offH0는 귀무가설! source : https://grasshopper.com/blog/the-errors-of-ab-testing-your-conclusions-can-make-things-worse/ type1error, type2error에 대한 critical region을 설정해서, 그 영역 안에서 뽑히는건 error이다. 그림에선 Any mean이 기준인데, 기준선을 보면 알겠지만 선이 옮겨다님에 따라 양쪽 영역이 모두 커질 수는 없고, 하나가 커지면 하나가 작아지는 상호보완적인 관계이다. FN과 FP 가 각각 TAccuracy위의 내용은 모두 True를 True로 예측한 정답에 대해서만 다루었음. 그러나 False를 False로 예측하는 (TN)도 정답! 이를 고려한 것이 Accuracy 모델의 성능을 가장 intuitive하게 나타낼 수 있음 However, domian bias issue : 특정 부분에 편향된 데이터가 많을 수도(불균형하게 domain이 분포되어있음) 이를 보완한 지표가F1 ScorePrecision과 Recall의 조화평균 산술평균이 아닌 조화평균을 사용한 이유 기하적으로 해석했을 때, 선분A와 B를 각각 사다리꼴의 윗변, 아랫변이라 하자. 높이는 A+B이다. 점A에서 길이A만큼 떨어진 거리(=점B에서 길이B만큼 떨어진 거리)에서 맞은편 변에 내린 선분이 조화평균이다. 그림에서 보아도 알 수 있듯 비중이 큰 A에 대해 B보다 멀리 떨어져 있다. 즉, 기존 Accuracy의 문제인 domain bias issue를 해결할 수 있다. 무심코 글을 보다가 수학적인 접근, 원론적인 접근을 하는 것에 감탄하여 공부하고12Precision과 Recall의 조화평균 산술평균이 아닌 조화평균을 사용한 이유 기하적으로 해석했을 때, 선분A와 B를 각각 사다리꼴의 윗변, 아랫변이라 하자. 높이는 A+B이다. 점A에서 길이A만큼 떨어진 거리(=점B에서 길이B만큼 떨어진 거리)에서 맞은편 변에 내린 선분이 조화평균이다. 그림에서 보아도 알 수 있듯 비중이 큰 A에 대해 B보다 멀리 떨어져 있다. 즉, 기존 Accuracy의 문제인 domain bias issue를 해결할 수 있다. 무심코 글을 보다가 수학적인 접근, 원론적인 접근을 하는 것에 감탄하여 공부하고2024.04.26통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기Jeff Jung음악 분야 크리에이터내가 남겨두고 온 어떤 것거짓말들 그리고 거짓의 연인들 더 이상 연인이 아니지만 거짓은 결코 사라지지 않아 I picture you before me like it was yesterday the bar I don't recall but I still hear you say your husband's coming home it's better than we park this way 마치 어제였던 것처럼 당신을 그려보았어 그 바는 기억나지 않지만...음악예술힐링2024.06.02브런치스토리 검색 더보기deepdata.tistory.com통계학 세상문장 생성의 성능평가 지표1 - precision and recall, F-score81. precision and recall translation 후에 생성된 문장이 정확한지 평가할 필요가 있다. 기본적으로 단어를 생성하는 방법은 target 각 단어별 실제 정답과의 softmax loss가 최소화되게 만든다. test data에 대해서도 예측된 단어와 정답인 단어의 softmax loss로 분류 정확도를 계산한다. 이런 논리에 기반하여 정답...recall성능평가NLPprecision자연어머신러닝딥러닝기계번역f score2024.04.24티스토리 검색 더보기story.kakao.com헤스몬5헤스몬5 - 카카오스토리보호 기관(ICO)은 Windows 11의 새로운 기능과 관련하여 Microsoft에 설명을 요청했습니다. 새로운 Recall 기능은 몇 초마다 화면의 스크린샷을 생성할 수 있으며 향후 Copilot Plus PC에 이를 구축하고 싶어...2024.05.23카카오스토리 검색 더보기음악 크리에이터 보기
![K.A.R.D – Don’t Recall Lyrics [English, Romanization]](https://search2.kakaocdn.net/argon/229x0_80_wr/JC7mdMiloaT)
