한국어
메뉴

머신러닝의 기초

1000건 중 양성이 10건밖에 없는 데이터에 대해, 모두를 음성으로 예측하는 모델의 정확도는?

  1. A0%
  2. B1%
  3. C99%
정답과 해설 보기

정답: C. 99%

모두를 음성으로 예측하면 음성 990건은 모두 맞고 양성 10건은 모두 틀리므로, 정확도는 990 ÷ 1000 = 99%입니다. 한편 양성을 1건도 찾아내지 못하므로 재현율은 0%이며, 질병이나 부정 검출처럼 양성을 찾는 것이 목적이라면 쓸모가 없습니다. 이처럼 클래스의 비율이 크게 치우친 데이터(불균형 데이터)에서는 정확도만으로 평가하지 않고 정밀도, 재현율, F값 등을 함께 봅니다. 적은 쪽 클래스의 오류를 무겁게 다루는 가중치 부여나, 클래스별 데이터 수를 맞추는 샘플링 등의 대책도 있습니다.

이 분야 연습하기 분야로 돌아가기

머신러닝의 기초의 다른 문제

  1. 4건의 데이터의 실제 값이 3, 5, 2, 6이고, 모델의 예측값이 각각 2, 5, 4, 4일 때 평균 제곱 오차(MSE)는?
  2. 3개의 데이터 (x, y) = (1, 3), (2, 4), (3, 8)에 최소 제곱법으로 직선 y = ax + b를 맞추었다. x = 4일 때의 예측값은?
  3. 로지스틱 회귀에서 z = 2x − 4를 시그모이드 함수 σ(z) = 1 ÷ (1 + e^(−z))에 통과시킨 값을 양성일 확률로 출력한다. x = 2일 때의 출력은?
  4. 결정 트리의 어떤 노드에 클래스 A의 데이터가 6건, 클래스 B의 데이터가 4건 있다. 이 노드의 지니 불순도는?
  5. 앙상블 학습의 배깅(랜덤 포레스트 등)과 부스팅의 차이로 적절한 것은?