이진 거래의 종류

마지막 업데이트: 2022년 2월 16일 | 0개 댓글
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분류(classification) 성능 평가

분류 문제는 회귀 분석과 달리 모수에 대한 t-검정, 신뢰 구간(confidence interval) 추정 등이 쉽지 않기 때문에 이를 보완하기 위해 다양한 성능 평가 기준이 필요하다.

Scikit-Learn 에서 지원하는 분류 성능 평가 명령

  • sklearn.metrics 서브 패키지
    • confusion_matrix()
    • classfication_report()
    • accuracy_score(y_true, y_pred)
    • precision_score(y_true, y_pred)
    • recall_score(y_true, y_pred)
    • fbeta_score(y_true, y_pred, beta)
    • f1_score(y_true, y_pred)

    분류 결과표 Confusion Matrix

    분류 결과표는 타겟의 원래 클래스와 모형이 예측한 클래스가 일치하는지는 갯수로 센 결과이다.

    원래 클래스는 행(row)으로 예측한 클래스는 열(column)로 나타낸다.

    예측 클래스 0 예측 클래스 1 예측 클래스 2
    원 클래스 0 원 클래스가 0, 예측 클래스가 0인 표본의 수 원 클래스가 0, 예측 클래스가 1인 표본의 수 원 클래스가 0, 예측 클래스가 2인 표본의 수
    원 클래스 1 원 클래스가 1, 예측 클래스가 0인 표본의 수 원 클래스가 1, 예측 클래스가 1인 표본의 수 원 클래스가 1, 예측 클래스가 2인 표본의 수
    원 클래스 2 원 클래스가 2, 예측 클래스가 0인 표본의 수 원 클래스가 2, 예측 클래스가 1인 표본의 수 원 클래스가 2, 예측 클래스가 2인 표본의 수

    이진 분류 결과표 Binary Confusion Matrix

    클래스가 0과 1 두 종류 밖에 없는 경우에는 일반적으로 클래스 이름을 "Positive"와 "Negative"로 표시한다.

    또, 분류 모형의 예측 결과가 맞은 경우, 즉 Positive를 Positive라고 예측하거나 Negative를 Negative라고 예측한 경우에는 "True"라고 하고 예측 결과가 틀린 경우, 즉 Positive를 Negative라고 예측하거나 Negative를 Positive라고 예측한 경우에는 "False"라고 한다.

    이 경우의 이진 분류 결과의 명칭과 결과표는 다음과 같다. 이 표는 외우는 것이 좋다.

    Positive라고 예측 Negative라고 예측
    실제 Positive True Positive False Negative
    실제 Negative False Positive True Negative

    FDS(Fraud Detection System)의 예

    FDS(Fraud Detection System)는 금융 거래, 회계 장부 등에서 잘못된 거래, 사기 거래를 찾아내는 시스템을 말한다. FDS의 예측 결과가 Positive 이면 사기 거래라고 예측한 것이고 Negative 이면 정상 거래라고 예측한 것이다. 이 결과가 사실과 일치하는지 틀리는지에 따라 다음과 같이 말한다.

    • True Positive: 사기를 사기라고 정확하게 예측
    • True Negative: 정상을 정상이라고 정확하게 예측
    • False Positive: 정상을 사기라고 잘못 예측
    • False Negative: 사기를 정상이라고 잘못 예측

    평가 스코어

    Accuracy 정확도

      전체 샘플 중 맞게 출력한 샘플 수의 비율

    Precision 정밀도

    • 실제로는 정밀도와 재현율을 많이 쓴다.
    • 클래스에 속한다고 출력한 샘플 중 실제로 클래스에 속하는 샘플 수의 비율
    • FDS의 경우, 사기 거래라고 판단한 거래 중 실제 사기 거래의 비율. 유죄율

    Recall 재현율

    • TPR: true positive rate
    • 실제 클래스에 속한 샘플 중에 클래스에 속한다고 출력한 샘플의 수
    • FDS의 경우, 실제 사기 거래 중에서 실제 사기 거래라고 예측한 거래의 비율. 검거율

    Fall-Out

    • FPR: false positive rate
    • 실제 클래스에 속하지 않는 샘플 중에 클래스에 속한다고 출력한 샘플의 수
    • FDS의 경우, 실제 정상 거래 중에서 FDS가 사기 거래라고 예측한 거래의 비율

    F (beta) score

    • 정밀도(Precision)과 재현율(Recall)의 가중 조화 평균
    • F1 score
      • beta = 1

      ROC 커브

      ROC(Receiver Operator Characteristic) 커브는 클래스 판별 기준값의 변화에 따른 Fall-out과 Recall의 변화를 시각화한 것이다.

      모든 이진 분류 모형은 판별 평면으로부터의 거리에 해당하는 판별 함수(discriminant function)를 가지며 판별 함수 값이 음수이면 0인 클래스, 양수이면 1인 클래스에 해당한다고 판별한다. 즉 0 이 클래스 판별 기준값이 된다. ROC 커브는 이 클래스 판별 기준값이 달라진다면 판별 결과가 어떻게 달라지는지는 표현한 것이다.

      Scikit-Learn 의 Classification 클래스는 판별 함수 값을 계산하는 decision_function 메서드를 제공한다. ROC 커브는 이 판별 함수 값을 이용하여 다음과 같이 작성한다.

      1. 모든 표본 데이터에 대해 판별 함수 값을 계산한다.
      2. 계산된 판별 함수 값을 정렬한다.
      3. 만약 0이 아닌 가장 작은 판별 함수값을 클래스 구분 기준값으로 하면 모든 표본은 클래스 1(Positive)이 된다. 이 때의 Fall-out과 Recall을 계산하면 Recall과 Fall-out이 모두 1이된다.
      4. 두번째로 작은 판별 함수값을 클래스 구분 기준값으로 하면 판별 함수 값이 가장 작은 표본 1개를 제외하고 나머지 표본은 클래스 1(Positive)이 된다. 마찬가지로 이 때의 Fall-out과 Recall을 계산하여 기록한다.
      5. 가장 큰 판별 함수값이 클래스 구분 기준값이 될 때까지 이를 반복한다. 이 때는 모든 표본이 클래스 0(Negative)으로 판별되며 Recall과 Fall-out이 모두 0이된다.

      일반적으로 클래스 판별 기준이 변화함에 따라 Recall과 Fall-out은 같이 증가하거나 감소한다. Recall이 크고 Fall-out이 작은 모형은 좋은 모형으로 생각할 수 있다.

      서비스 약관

      본 이용 약관은 개인적으로 또는 법인("귀하")과 TechieDelight("우리“, “우리를" 또는 "우리의"), 귀하의 액세스 및 사용과 관련하여 https://www.techiedelight.com/ 웹사이트 및 기타 미디어 형식, 미디어 채널, 모바일 웹사이트 또는 이와 관련, 링크되거나 달리 연결된 모바일 애플리케이션(총칭하여 "사이트"). 귀하는 사이트에 액세스함으로써 귀하가 본 사용 약관을 모두 읽고 이해했으며 이에 구속되는 데 동의하는 데 동의합니다. 이 모든 이용 약관에 동의하지 않으면 사이트 사용이 명시적으로 금지되며 즉시 사용을 중단해야 합니다.

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      2. 지적 재산권

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      3. 사용자 표현

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      4. 사용자 등록

      사이트에 등록해야 할 수도 있습니다. 귀하는 귀하의 비밀번호를 기밀로 유지하는 데 동의하며 귀하의 계정 및 비밀번호 사용에 대한 모든 책임은 귀하에게 있습니다. 당사는 단독 재량에 따라 해당 사용자 이름이 부적절하거나 외설적이거나 기타 불쾌한 것으로 판단되는 경우 귀하가 선택한 사용자 이름을 제거, 회수 또는 변경할 수 있는 권리를 보유합니다.

      5. 금지된 행위

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      사이트 사용자로서 귀하는 다음 사항에 동의하지 않습니다.

      • 사이트에서 데이터 또는 기타 콘텐츠를 체계적으로 검색하여 당사의 서면 허가 없이 컬렉션, 편집, 데이터베이스 또는 디렉토리를 직접 또는 간접적으로 생성하거나 컴파일하는 행위.
      • 특히 사용자 비밀번호와 같은 민감한 계정 정보를 배우려는 시도에서 당사와 다른 사용자를 속이거나 속이거나 오도하는 행위.
      • 콘텐츠의 사용 또는 복사를 방지 또는 제한하거나 사이트 및/또는 그 안에 포함된 콘텐츠의 사용에 대한 제한을 시행하는 기능을 포함하여 사이트의 보안 관련 기능을 우회, 비활성화 또는 방해하는 행위.
      • 당사의 의견으로는 당사 및/또는 사이트를 비방, 손상 또는 기타 이진 거래의 종류 피해를 입힙니다.
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      • 스크립트를 사용하여 댓글이나 메시지를 보내거나 데이터 마이닝, 로봇 또는 이와 유사한 데이터 수집 및 추출 도구를 사용하는 것과 같이 시스템을 자동으로 사용하는 행위.
      • 콘텐츠에서 저작권 또는 기타 소유권 고지를 삭제합니다.
      • 다른 사용자 또는 사람을 가장하거나 다른 사용자의 사용자 이름을 사용하려고 시도합니다.
      • 명확한 그래픽 교환 형식("gif"), 1x1 픽셀, 웹 버그, 쿠키를 포함하되 이에 국한되지 않는 수동 또는 능동 정보 수집 또는 전송 메커니즘으로 작용하는 자료를 업로드 또는 전송(또는 업로드 또는 전송 이진 거래의 종류 시도) 또는 기타 유사한 장치(때로는 "스파이웨어" 또는 "수동 수집 메커니즘" 또는 "pcms"라고도 함).
      • 사이트 또는 사이트에 연결된 네트워크 또는 서비스를 방해하거나 방해하거나 과도한 부담을 주는 행위.
      • 사이트의 일부를 귀하에게 제공하는 데 관여하는 직원이나 대리인을 괴롭히거나 괴롭히거나 위협하거나 위협하는 행위.
      • 사이트 또는 사이트의 일부에 대한 액세스를 방지하거나 제한하도록 설계된 사이트의 모든 조치를 우회하려고 시도합니다.
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      12. 개인정보 보호정책

      우리는 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 중요하게 생각합니다. 검토하시기 바랍니다 개인 정보 정책. 사이트를 사용함으로써 귀하는 본 이용약관에 포함된 당사의 개인정보 보호정책에 동의하는 것입니다.

      13. 저작권 침해

      우리는 타인의 지적 재산권을 존중합니다. 사이트에서 또는 사이트를 통해 사용할 수 있는 자료가 귀하가 소유하거나 제어하는 저작권을 침해한다고 생각되면 즉시 저희에게 알려주십시오. 귀하의 통지서 사본은 통지서에 기재된 자료를 게시하거나 저장한 사람에게 발송됩니다. 통지서에 중대한 허위 진술을 하는 경우 관련 법률에 따라 귀하가 손해에 대해 책임을 져야 할 수 있음을 알려드립니다. 따라서 사이트에 있거나 사이트에 연결된 자료가 귀하의 저작권을 침해하는지 확실하지 않은 경우 먼저 변호사에게 문의하는 것을 고려해야 합니다.

      14. 기간 및 종료

      본 이용 약관은 귀하가 사이트를 사용하는 동안 완전한 효력을 유지합니다. 본 이용 약관의 다른 조항을 제한하지 않고, 당사는 통지 또는 책임 없이 단독 재량에 따라 사이트(특정 IP 주소 차단 포함) 또는 어떤 사람에 대한 액세스 및 사용을 거부할 수 있는 권리를 보유합니다. 이 사용 약관이나 적용 가능한 법률 또는 규정에 포함된 진술, 보증 또는 규약의 위반을 포함하되 이에 국한되지 않는 이유 없이. 당사는 귀하의 사이트 사용 또는 참여를 종료하거나 당사의 단독 재량에 따라 언제든지 경고 없이 귀하의 계정 및 귀하가 게시한 모든 콘텐츠 또는 정보를 삭제할 수 있습니다.

      당사가 어떤 이유로든 귀하의 계정을 종료하거나 일시 중지하는 경우, 귀하는 귀하가 제3자를 대리하는 경우에도 귀하의 이름, 위조 또는 차용한 이름 또는 제3자의 이름으로 새 계정을 등록 및 생성할 수 없습니다. 파티. 귀하의 계정을 해지 또는 정지하는 것 외에도 당사는 민사, 형사 및 금지 명령 구제를 포함하되 이에 국한되지 않는 적절한 법적 조치를 취할 권리가 있습니다.

      15. 수정 및 중단

      당사는 사전 통지 없이 당사의 단독 재량에 따라 언제든지 또는 이유를 불문하고 사이트의 콘텐츠를 변경, 수정 또는 제거할 수 있는 권리를 보유합니다. 그러나 당사는 당사 사이트의 정보를 업데이트할 의무가 없습니다. 또한 당사는 언제든지 통지 없이 사이트의 전체 또는 일부를 수정하거나 중단할 수 있는 권리를 보유합니다. 당사는 사이트의 수정, 가격 변경, 일시 중지 또는 중단에 대해 귀하 또는 제3자에 대해 책임을 지지 않습니다.

      사이트를 항상 사용할 수 있다고 보장할 수는 없습니다. 하드웨어, 소프트웨어 또는 기타 문제가 발생하거나 사이트와 관련된 유지 관리를 수행해야 하므로 중단, 지연 또는 오류가 발생할 수 있습니다. 당사는 귀하에 대한 통지 없이 언제든지 또는 어떤 이유로든 사이트를 변경, 수정, 업데이트, 일시 중지, 중단 또는 수정할 수 있는 권리를 보유합니다. 귀하는 사이트 중단 또는 중단 기간 동안 사이트에 액세스하거나 사용할 수 없음으로 인해 발생하는 손실, 손상 또는 불편에 대해 당사가 책임을 지지 않는다는 데 동의합니다. 본 이용약관의 어떠한 내용도 당사가 사이트를 유지 및 지원하거나 이와 관련된 수정, 업데이트 또는 릴리스를 제공할 의무가 있는 것으로 해석되지 않습니다.

      16. 부인

      사이트는 있는 그대로 및 사용 가능한 상태로 제공됩니다. 귀하는 사이트 및 서비스 사용에 따른 위험 부담이 전적으로 귀하에게 있다는 데 동의합니다. 법이 허용하는 최대한의 범위 내에서, 우리는 상품성, 적합성, 적합성에 대한 묵시적 보증을 포함하되 이에 국한되지 않는 사이트 및 귀하의 사용과 관련하여 명시적이든 묵시적이든 모든 보증을 부인합니다. 당사는 사이트 콘텐츠 또는 사이트에 링크된 모든 웹사이트 콘텐츠의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증이나 진술도 하지 않으며 (1) 오류, 실수, 오류, 2) 귀하의 사이트 액세스 및 사용으로 인해 발생하는 모든 성격의 개인 상해 또는 재산 피해, (3) 당사의 보안 서버 및/또는 모든 개인 정보 및/또는 금융에 대한 무단 액세스 또는 사용 거기에 저장, (4) 사이트로 또는 사이트에서 전송 중단 또는 중단, (5) 제3자(및/또는)에 의해 사이트로 또는 사이트를 통해 전송될 수 있는 모든 버그, 바이러스, 트로이 목마 또는 이와 유사한 6) 사이트를 통해 게시, 전송 또는 기타 방법으로 사용할 수 있는 콘텐츠의 사용으로 인해 발생하는 모든 콘텐츠 및 자료의 오류 또는 누락 또는 모든 종류의 손실 또는 손해. 당사는 사이트, 하이퍼링크된 기타 웹사이트, 웹사이트 또는 모바일 애플리케이션 기능을 통해 제3자가 광고하거나 제공하는 제품이나 서비스에 대해 보증, 보증, 보증 또는 책임을 지지 않습니다. 귀하와 제품 또는 서비스의 제3자 제공업체 간의 거래를 모니터링하거나 모니터링할 책임이 있습니다. 모든 매체 또는 환경을 통한 제품 또는 서비스 구매와 마찬가지로 귀하는 적절한 경우 최선의 판단과 주의를 기울여야 합니다.

      17. 책임의 한계

      어떠한 경우에도 당사 또는 당사의 이사, 직원 또는 대리인은 수익 손실을 포함한 데이터의 직접적, 간접적, 결과적, 예시적, 부수적, 특별 또는 징벌적 손해에 대해 귀하 또는 제3자에 대해 책임을 지지 않습니다. 또는 귀하의 사이트 사용으로 인해 발생하는 기타 손해(당사가 그러한 손해의 가능성에 대해 통보를 받은 경우).

      18. 면책

      귀하는 합당한 변호사를 포함하여 손실, 손해, 책임, 청구 또는 요구로부터 자회사, 계열사 및 모든 해당 임원, 대리인, 파트너 및 직원을 포함하여 당사를 방어, 면책 및 무해하게 유지하는 데 동의합니다. ' 수수료 및 경비: (1) 귀하의 기부금; (2) 사이트 사용 (3) 본 이용 약관의 위반; (4) 본 이용약관에 명시된 귀하의 진술 및 보증 위반; (5) 지적 재산권을 포함하되 이에 국한되지 않는 제3자의 권리 침해; 또는 (6) 귀하가 사이트를 통해 연결한 사이트의 다른 사용자에 대한 명백한 유해 행위. 전술한 내용에도 불구하고, 당사는 귀하가 당사를 면책해야 하는 모든 문제에 대해 귀하의 비용으로 독점적인 방어 및 통제를 맡을 권리를 보유하며 귀하는 귀하의 비용으로 그러한 청구에 대한 당사의 방어에 협력하는 데 동의합니다. 당사는 이러한 배상 청구, 조치 또는 절차를 알게 된 즉시 이를 알리기 위해 합당한 노력을 기울일 것입니다.

      19. 사용자 데이터

      당사는 사이트의 성능을 관리할 목적으로 귀하가 사이트에 전송하는 특정 데이터와 사이트 사용과 관련된 데이터를 유지 관리합니다. 당사는 정기적인 데이터 백업을 수행하지만 귀하가 전송하거나 사이트를 사용하여 수행한 모든 활동과 관련된 모든 데이터에 대한 책임은 전적으로 귀하에게 있습니다. 귀하는 그러한 데이터의 손실 또는 손상에 대해 당사가 귀하에게 책임을 지지 않는다는 데 동의하며, 귀하는 이로써 그러한 데이터의 손실 또는 손상으로 인해 발생하는 당사에 대한 모든 소송 권리를 포기합니다.

      20. 전자 통신, 거래 및 서명

      사이트를 방문하고, 이메일을 보내고, 온라인 양식을 작성하는 것은 전자 통신을 구성합니다. 귀하는 전자 통신을 수신하는 데 동의하며 당사가 이메일 및 사이트를 통해 전자적으로 귀하에게 제공하는 모든 계약, 통지, 공개 및 기타 통신이 그러한 통신이 서면으로 이루어져야 하는 법적 요구 사항을 충족한다는 데 동의합니다. 이로써 귀하는 전자 서명, 이진 거래의 종류 계약, 명령 및 기타 기록의 사용과 당사 또는 사이트를 통해 개시 또는 완료한 통지, 정책 및 거래 기록의 전자 전달에 동의합니다. 이로써 귀하는 원본 서명 또는 비전자적 기록의 전달 또는 보유를 요구하는 모든 관할권의 법령, 규정, 규칙, 조례 또는 기타 법률에 따른 권리 또는 요구 사항을 포기합니다. 전자적 수단보다

      21. 기타

      본 이용약관 및 사이트 또는 사이트와 관련하여 당사가 게시한 모든 정책 또는 운영 규칙은 귀하와 당사 간의 완전한 합의 및 이해를 구성합니다. 당사가 본 이용 약관의 권리 또는 조항을 행사하거나 집행하지 않는 것은 그러한 권리 또는 조항의 포기로 작용하지 않습니다. 이 이용약관은 법이 허용하는 최대한의 범위에서 작동합니다. 우리는 언제든지 우리의 권리와 의무의 일부 또는 전부를 타인에게 양도할 수 있습니다. 우리는 합당한 통제 범위를 벗어난 원인으로 인해 발생한 손실, 손상, 지연 또는 조치 실패에 대해 책임을 지지 않습니다. 본 이용 약관의 조항 또는 일부 조항이 불법, 무효 또는 집행 불가능한 것으로 판단되는 경우 해당 조항 또는 조항의 일부는 본 이용 약관에서 분리할 수 있는 것으로 간주되며 나머지 조항의 유효성 및 집행 가능성에 영향을 미치지 않습니다. 식량. 본 이용 약관 또는 사이트 사용의 결과로 귀하와 당사 사이에 합작 투자, 파트너십, 고용 또는 대리인 관계가 형성되지 않습니다. 귀하는 본 이용 약관이 초안을 작성했다고 해서 당사에 불리하게 해석되지 않는다는 데 동의합니다. 이로써 귀하는 본 이용 약관의 전자적 형식과 본 이용 약관을 실행하기 위한 당사자의 서명 부족에 근거하여 귀하가 가질 수 있는 모든 방어를 포기합니다.

      이진 모델 인사이트

      많은 이진 분류 알고리즘의 실제 출력은 예측입니다.점수. 점수는 주어진 관측치가 긍정 클래스에 속한다는 시스템의 확실성을 나타냅니다 (실제 목표값은 1). Amazon ML의 이진 분류 모델은 0에서 1 범위의 점수를 출력합니다. 이 점수의 소비자는 관측치를 1 또는 0으로 분류할지 또는 0으로 분류할지를 결정하기 위해 분류 임계값을 선택하여 점수를 해석합니다.구분값점수와 점수를 비교합니다. 구분값보다 점수가 높은 관측치는 target= 1로 예측되고, 구분값보다 점수가 낮으면 target= 0으로 예측됩니다.

      Amazon ML에서 기본 점수 컷오프는 0.5입니다. 비즈니스 요구 사항에 맞게 이 컷오프를 업데이트하도록 선택할 수 있습니다. 콘솔의 시각화를 사용하여 컷오프 선택이 애플리케이션에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다.

      ML 모델 정확성 측정

      Amazon ML은 (수신자 작동 특성) 곡선 (AUC) 이라는 이진 분류 모델에 대한 업계 표준 정확도 메트릭을 제공합니다. AUC는 부정 사례에 비해 긍정 사례에 대해 더 높은 점수를 예측하는 모델의 기능을 측정합니다. 점수 구분과 별개이므로, 임계값을 선택하지 않고도 AUC 지표에서 모델의 예측 정확도를 파악할 수 있습니다.

      AUC 지표에서는 0에서 1의 십진수 값을 반환합니다. 1에 가까운 AUC 값은 정확성이 높은 ML 모델을 가리킵니다. 0.5에 가까운 값은 무작위로 추측하는 것보다 더 나은 ML 모델을 나타냅니다. 0에 가까운 값은 보기 드문 경우이며 일반적으로 데이터에 문제가 있음을 나타냅니다. 기본적으로 0 근처의 AUC는 ML 모델이 올바른 패턴을 배웠지 만 현실에서 뒤집힌 예측을 만들기 위해 사용하고 있다고 말합니다 ('0은 '1'로 예측되고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다). AUC에 대한 자세한 내용은 단원을 참조하십시오. 수신기 작동 특성 위키백과 페이지.

      이진 모델에 대한 기준 AUC 메트릭은 0.5입니다. 1 또는 이진 거래의 종류 0 답안을 랜덤하게 예측하는 가설 ML 모형의 값입니다. 가치 있게 되기 위해서는 바이너리 ML 모델이 이 값보다 더 나은 성능을 발휘해야 합니다.

      성능 시각화 사용

      ML 모델의 정확도를 살펴보려면평가Amazon ML 콘솔에 있는 페이지입니다. 이 페이지에는 a) 실제 양성에 대한 점수의 히스토그램 (목표는 1) 과 b) 평가 데이터에서 실제 음수에 대한 점수 히스토그램 (목표는 0) 이라는 두 개의 히스토그램을 보여 줍니다.

      예측 정확도가 좋은 ML 모델은 실제 1초까지 더 높은 점수를 예측하고 실제 0보다 낮은 점수를 예측합니다. 완벽한 모델은 x 축의 두 개의 다른 끝에 두 개의 히스토그램을 갖게되어 실제 양수가 모두 높은 점수를 얻었고 실제 네거티브는 모두 낮은 점수를 얻었음을 나타냅니다. 그러나 ML 모델은 실수를 저지르고 일반적인 그래프는 특정 점수에서 두 히스토그램이 겹치는 것을 보여줍니다. 성능이 매우 좋지 않은 모델은 양수 클래스와 네거티브 클래스를 구분할 수 없으며 두 클래스 모두 대부분 겹치는 히스토그램을 갖습니다.

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      시각화를 사용하여 두 가지 유형의 올바른 예측 및 두 가지 유형의 잘못된 예측에 해당하는 예측 수를 식별할 수 있습니다.

      올바른 예측

      참 긍정 (TP) Amazon ML은 값을 1로 예측하고 실제 값은 1입니다.

      참 부정 (TN) Amazon ML은 값을 0으로 예측하고 실제 값은 0입니다.

      잘못된 예측

      오탐지 (FP) Amazon ML은 값을 1로 예측했지만 실제 값은 0입니다.

      거짓 부정 (FN) Amazon ML은 값을 0으로 예측했지만 실제 값은 1입니다.

      TP, TN, FP 및 FN의 수는 선택한 점수 임계 값에 따라 다르며 이러한 숫자 중 하나에 대해 최적화하면 다른 숫자에 대한 절충을 의미합니다. TP 수가 많으면 일반적으로 FP 수가 많고 TN 수가 적습니다.

      점수 컷오프 조정하기

      ML 모델은 숫자 예측 점수를 생성한 다음 컷오프를 적용하여 이러한 점수를 이진 0/1 레이블로 변환하는 방식으로 작동합니다. 점수 컷오프를 변경하여 실수를 했을 때 모델의 동작을 조정할 수 있습니다. 온평가Amazon ML 콘솔의 페이지에서 다양한 점수 컷오프의 영향을 검토할 수 있으며 모델에 사용할 점수 컷오프를 저장할 수 있습니다.

      점수 차단 임계값을 조정할 때 두 가지 오류 유형 간의 절충을 관찰합니다. 컷오프를 왼쪽으로 이동하면 더 많은 실제 양성 (true positive) 이 캡처되지만 트레이드 오프는 오수 오차 수가 증가한 것입니다. 오른쪽으로 이동하면 가양성 오차가 덜 포착되지만, 트레이드 오프는 진정한 양성 (positive) 을 놓칠 수 있다는 것입니다. 예측 응용 프로그램의 경우 적절한 컷오프 점수를 선택하여 어떤 종류의 오류가 더 견딜 수 있는지 결정합니다.

      고급 지표 검토

      Amazon ML은 ML 모델의 예측 정확도를 측정하기 위해 정확도, 정밀도, 리콜 및 오양수 비율과 같은 추가 지표를 제공합니다.

      Accuracy

      Accuracy(ACC) 는 올바른 예측의 비율을 측정합니다. 범위는 0 ~ 1입니다. 값이 클수록 예측 정확도가 향상됨을 나타냅니다.

       이미지50

      precision

      precision긍정으로 예측되는 사례 중 실제 긍정의 비율을 측정합니다. 범위는 0 ~ 1입니다. 값이 클수록 예측 정확도가 향상됨을 나타냅니다.

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      리콜긍정으로 예측되는 실제 긍정의 비율을 측정합니다. 범위는 0 ~ 1입니다. 값이 클수록 예측 정확도가 향상됨을 나타냅니다.

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      오긍정 비율

      오긍정 비율(FPR) 는 오경보 비율 또는 긍정으로 예측되는 실제 부정의 비율을 측정합니다. 범위는 0 ~ 1입니다. 값이 작을수록 예측 정확도가 향상됨을 나타냅니다.

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      비즈니스 문제에 따라 이러한 지표의 특정 하위 집합에 대해 효과적으로 수행되는 모델에 더 관심을 가질 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같이 두 비즈니스 애플리케이션은 ML 모델에 대해 매우 다른 요구 사항을 가질 수 있습니다.

      한 애플리케이션은 실제로 긍정 (높은 정밀도) 인 긍정 예측에 대해 매우 높은 수준의 확신을 가져야 하며, 일부 긍정 사례를 부정 (보통 수준의 재현율) 으로 잘못 분류할 수 있어야 합니다.

      다른 애플리케이션은 가능한 많은 수의 긍정 사례 (높은 재현율) 를 정확하게 예측해야 하며, 긍정 (보통 수준의 정밀도) 으로 잘못 분류된 일부 부정 사례를 수용해야 합니다.

      Amazon ML을 사용하면 이전 고급 지표의 특정 값에 해당하는 점수 컷오프를 선택할 수 있습니다. 또한 하나의 지표에 대한 최적화를 통해 발생하는 장단점을 보여줍니다. 예를 들어 높은 정밀도에 해당하는 컷오프를 선택하는 경우 일반적으로 더 낮은 리콜로 거래해야 합니다.

      이진 옵션 FAQ - 이진 옵션 자주 묻는 질문

      바이너리 옵션 FAQ 섹션에 오신 것을 환영합니다! 바이너리 옵션 거래에 대한 질문과 최고의 바이너리 옵션 브로커 니 필요에 따라? 계속 찾기 위해 읽고 있습니다. 바이너리 옵션에 대한 FAQ 그리고 그들을 거래하는 방법!

      바이너리 옵션 질문 응답

      바이너리 옵션은 무엇입니까?

      바이너리 옵션은 In Money(원 옵션) 또는 Out of the Money(Lost Option)의 두 가지 가능한 결과로 제한되는 고정 수익 금융 거래 상품입니다. 자세한 설명을 읽을 수 있습니다 바로가기!

      바이너리 옵션은 언제 교환 할 수 있습니까?

      이것은 거래하는 자산에 따라 다르며 바이너리 옵션으로 거래할 수 있는 통화 쌍, 주식, 지수 및 상품이 있습니다. 일반적으로 시장이 열려 있는 동안 거래할 수 있습니다. 이는 거래하는 이진 거래의 종류 자산의 형태에 따라 다릅니다! 일부 중개인은 주말 및 공휴일에 장외 거래도 제공합니다!

      거주 국가에서 이진 옵션을 거래하는 것이 합법적입니까?

      이것은 주로 중개인에 달려 있습니다. 대부분의 국가에서는 합법적이지만 많은 중개인은 모든 국가의 거래를 수락하지 않습니다! 만약 당신이 미국에 살고 있다면amp르, 그것은 미국에서 고객을 받아들이는 중개인을 찾는 것이 어려워진다!

      바이너리 옵션을 교환하기위한 소프트웨어가 필요합니까?

      일반적으로는 아니지만 Metatrader 4 또는 5와 같은 실시간 차트 소프트웨어를 전적으로 사용하는 것이 좋습니다.amp르! 브로커에 따라 거래 데스크톱 응용 프로그램이나 모바일 응용 프로그램을 다운로드 할 수도 있습니다. 예를 들어ample Pocket Option!

      어디서 바이너리 옵션을 교환 할 수 있습니까?

      이것은 당신이 한 손에 사는 나라와 당신이 정확히 거래하고 싶은 나라에 달려 있습니다. 고려해야 할 다른 사항은 투자하고자하는 금액과 주로 거래하고자하는 자산입니다. 당신은 당신의 필요에 맞는 최고의 바이너리 옵션 브로커를 찾기 위해 브로커 테스트를 체크 아웃 할 수 있습니다!

      바이너리 옵션 거래에 얼마를 투자해야합니까?

      이것은 주로 중개업 및 자금 관리에 달려 있습니다. 한 번의 거래로 전체 계정 잔액의 5 % 이상 거래하지 마십시오. 따라서 200 USD를 바이너리 옵션에 투자하려면 최소 거래 금액이 10 USD (200USD * 5 % = 10USD)보다 큰 브로커가 필요합니다!

      이진 옵션을 거래하는 돈을 벌 수 있습니까?

      기본적으로 네,하지만 바이너리 옵션을 사용하는 데 필요한 요구 사항없이! 그것은 당신의 감정뿐만 아니라 적절한 돈 관리와 기술 분석 및 거래 전략 / 패턴에 대한 지식을 제어 할 필요가있었습니다.

      이진 옵션을 거래하기 위해 시장의 움직임을 예측하는 방법은 무엇입니까?

      소위 거래 패턴이라고 하는 시장 움직임을 분석하고 예측하는 방법은 1000가지가 넘습니다. 주요 문제는 최고를 찾는 것이 아니라 최상의 결과를 위해 언제 어떤 거래 패턴을 사용해야 하는지를 배우는 것입니다! 어쨌든, 당신은 당신의 모든 거래에서 결코 승리하지 못할 것입니다, 잃는 것은 거래의 일부입니다!

      거래 패턴에 적합한 만기를 선택하는 방법은 무엇입니까?

      이것은 거래 패턴, 시간 프레임 및 거래하고자하는 자산의 종류와 같은 많은 요인에 달려 있습니다! 최소 며칠 동안 데모 계좌에서 새로운 패턴을 먼저 테스트하십시오 (IQ 옵션 리뷰를 확인하십시오). 얼마 후 적절한 만료를 선택하는 느낌을 갖게 될 것입니다!

      "In The Money (ITM) 및 Out of the Money (OTM)는 무엇을 의미합니까?

      Money에서는 바이너리 옵션이 귀하의 확률로 만료됨을 의미합니다. 통화 옵션을 거래하는 경우, 만기일까지 가격이 상승해야합니다. 풋 옵션을 교환 할 경우 이진 거래의 종류 만료 시간이 끝날 때까지 가격을 낮추어야합니다. - 옵션이 돈으로 끝나면, 투자뿐만 아니라 추가 이익! 돈 밖은 직접 반대, 옵션이 귀하의 예측에 대해 만료되었음을 의미하며 투자를 잃었습니다! 더 자세히 알아보기 여기에 ITM 및 OTM!

      거래가 "In The Money"에 만료되면 얼마를 얻을 수 있습니까?

      이것은 브로커뿐만 아니라 거래하는 자산과 선택한 만료 시간에 따라 다릅니다! 당신은 당신이 무역에 들어가기 전에 잠재적으로 얼마나 많은 돈을 벌 수 있는지 알게 될 것입니다!

      바이너리 옵션을위한 좋은 책이 있습니까?

      이진 옵션 거래에 관한 책은 많지 않지만 기술적 분석 및 금융 시장 분석 방법에 대한 많은 책이 있습니다! 다시 확인하십시오. 본 웹사이트 가까운 장래에 서평과 더 많은 것을 위해 . ..

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      바이너리 옵션을 교환하고 싶습니다. 나는 18 세이어야합니까?

      예, 모든 규제를 받고 가장 규제가없는 브로커는 상인이 18 세 이상인 것을 요구합니다!

      트레이딩 바이너리 옵션을 얼마나 벌 수 있습니까?

      이것은 다양한 요소에 달려 있습니다! 당신이 경험있는 상인 인 경우에 그것은 주로 귀하의 실적에 달려 있습니다. 얼마나 많은 거래가 평균적으로 100에서 승리하고 있습니까? 다른 중요한 측면은 여러분의 자본입니다. 하나의 거래에 더 많은 돈을 투자 할 수 있다면 옵션이 만료 될 때 잠재적 인 승리가 커질 수 있습니다!

      바이너리 옵션에 투자하기 위해 돈을 빌려야합니까?

      아니오 절대! 잃을 돈을 투자하십시오! 경험 많은 트레이더라도 돈을 잃을 수 있습니다!

      미국에서 어떤 브로커를 사용할 것인가?

      미국 국가 내 거래자의 경우 시도하는 것이 좋습니다. Pocket Option 또는 귀하의 필요에 맞는 경우 Quotex! 미국 국가의 트레이더와 EU의 트레이더를 모두 수락하는 브로커!

      세계 최고의 바이너리 트레이더는 누구입니까?

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      내 바이너리 옵션 FAQ 섹션에서 대답하지 않은 질문이 있습니까?

      문제 없어! 이 바이너리 옵션 faq 페이지에 코멘트 폼을 사용하고 바이너리 옵션이나 거래와 관련된 모든 것을 묻습니다. 나는 가능한 한 빨리 귀하의 질문에 대답하기 위해 최선을 다할 것입니다!


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