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다중 클래스 모델 평가

정확도(precision)와 재현율(recall)로 구름 분류기가 7가지 구름 유형을 얼마나 잘 분류하는지 평가해 봅시다. 이런 다중 클래스 분류 과제에서는 클래스별 점수를 어떻게 평균 내는지가 중요해요. 다음의 네 가지 접근 방법을 기억하세요:

  • 평균을 내지 않고, 클래스별 결과를 따로 분석하기;
  • 마이크로 평균: 클래스를 구분하지 않고 전체 예시에 대해 전역적으로 지표를 계산하기;
  • 매크로 평균: 클래스별로 지표를 계산한 뒤 단순 평균 내기;
  • 가중 평균: 매크로 평균과 같지만, 클래스 크기로 가중치를 두어 평균 내기.

torchmetrics에서 Precision과 Recall은 이미 임포트되어 있어요. 이제 우리 모델이 얼마나 잘하는지 확인해 볼까요!

Инструкции 1 / 2

undefined XP
  • 1
    • 모든 예시에 대해 전역적으로 계산되는 precision과 recall 지표를 정의하세요.
  • 2
    • 코드에서 클래스별로 따로 recall과 precision을 계산하고, 이를 단순 평균으로 평균 내도록 변경하세요.