카테고리 Course Articles (ko)

S26L02 – 혼동 행렬

S26L03 – 정확도, 정밀도, 재현율, 특이도, F1 점수

S26L04 – 혼동 행렬 3D

S27L01 – 분류 모델 마스터 템플릿

S27L02 – 분류 모델 마스터 템플릿

S28L01 – GridSearchCV를 사용한 업데이트된 템플릿

S28L02 – 랜덤 서치 CV

S29L01 – ROC, AUC 및 PR 곡선 배경

S29L02 – ROC, AUC – 최적 모델 평가

S29L03 – ROC, AUC – 최적 임계값 계산 (유든의 방법)

S29L04 – ROC, AUC – 최적 임계값 계산 (최고 정확도 방법)

S29L06 – 캡 곡선 구현

S29L07 – 여러 모델 및 다중 클래스의 CAP 곡선

S30L01 – 투표 분류기

S31L01 – 모델 배포 기본

S31L02 – 값을 이용한 예측

S34L01 – 추천 시스템의 기초

S34L02 – 데이터 준비하기

S34L03 – 피벗 테이블

S34L04 – 상관관계 추출

S34L05 – 추천 제공

S34L06 – 테스트 권장 사항

S35L01 – Apriori 알고리즘 시작하기

S35L02 – 장바구니 최적화

S36L01 – 비지도 학습