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연습 문제

분류 평가

이전 레슨에서 파킨슨병을 예측하기 위한 로지스틱 모델을 만들었어요. 이 연습 문제에서는 예측값을 실제값과 비교해 보겠습니다.

이 역량은 매우 중요합니다. 기업은 결과에 집중하고, 여러분이 개발한 모델이 얼마나 정확한지 알고 싶어 해요.

이번에도 파킨슨병 상태를 예측하는 모델을 다시 만들어 보겠습니다. 이번에는 데이터의 일부로 모델을 학습하고, 나머지로 테스트를 진행해요.

$\text{recall} = \frac{TP}{TP+FN}$을 기억하세요.

$TP$는 양성으로 예측했고 그 예측이 정확했음을 의미합니다.

$FN$은 음성으로 예측했지만 예측이 틀렸음을 의미합니다.

parkinsons 데이터셋의 약 80% 행은 train에, 나머지는 test에 할당되어 있습니다.

지침 1/3

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  • train 데이터를 사용해 status를 NHR와 DFA로 설명하는 로지스틱 모델을 만드세요.
  • test 데이터에 대해 파킨슨병일 확률을 계산하세요.