AUC Pytorch 트레이닝 모델이 출력된 후 F1-Score 및 AUC 작업을 계산합니다. 두 가지 분류에 있어batchsize의 크기가 64라고 가정하면 모델 하나의batch의 출력은torch가 되어야 한다.size([64,2]), 그래서 우선 이 2차원 행렬의 각 줄의 최대 인덱스 값을 얻어서 하나의 목록에 추가하고, 라벨도 하나의 목록에 추가하고, 마지막에 sklearn에서 F1을 계산하는 도구 패키지를 사용하여 계산합니다. AUC를 계산할 때 이번 사용은 sklearn의 r... Pytorch훈련 모형F1-ScoreAUC ROCAUC 평가 방법에 대한 알기 쉬운 설명 이상 검출 시리즈로 (4)까지 소개했지만 심도 있는 학습을 이용한 이상 검출을 소개하고자 합니다.논문 등에서 제시된 알고리즘은 일반적으로 ROCAUC를 기준으로 데이터 집합을 평가한다.그래서 저는 이 블로그에서 깊이 공부하기 전의 ROCAUC를 소개하고 싶습니다. 이상 검출 알고리즘의 작업은 '입력 데이터에 대한 이상도 출력' 이다.정상적인 데이터에 대해서는 이상도가 작고 이상한 데이터에 대... 통계학분류하다AUC이상 검출ROC 커브
Pytorch 트레이닝 모델이 출력된 후 F1-Score 및 AUC 작업을 계산합니다. 두 가지 분류에 있어batchsize의 크기가 64라고 가정하면 모델 하나의batch의 출력은torch가 되어야 한다.size([64,2]), 그래서 우선 이 2차원 행렬의 각 줄의 최대 인덱스 값을 얻어서 하나의 목록에 추가하고, 라벨도 하나의 목록에 추가하고, 마지막에 sklearn에서 F1을 계산하는 도구 패키지를 사용하여 계산합니다. AUC를 계산할 때 이번 사용은 sklearn의 r... Pytorch훈련 모형F1-ScoreAUC ROCAUC 평가 방법에 대한 알기 쉬운 설명 이상 검출 시리즈로 (4)까지 소개했지만 심도 있는 학습을 이용한 이상 검출을 소개하고자 합니다.논문 등에서 제시된 알고리즘은 일반적으로 ROCAUC를 기준으로 데이터 집합을 평가한다.그래서 저는 이 블로그에서 깊이 공부하기 전의 ROCAUC를 소개하고 싶습니다. 이상 검출 알고리즘의 작업은 '입력 데이터에 대한 이상도 출력' 이다.정상적인 데이터에 대해서는 이상도가 작고 이상한 데이터에 대... 통계학분류하다AUC이상 검출ROC 커브