[python] 파이썬을 사용한 분류 및 회귀 모델 결과 시각화
이 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 분류 및 회귀 모델 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
분류 및 회귀 모델 결과 시각화의 중요성
모델 결과를 시각화 하는 것은 모델의 성능과 예측을 이해하고 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할 을 합니다. 시각화를 통해 모델의 예측과 실제 결과를 비교하고, 모델이 어떻게 작동하는지에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다.
분류 모델 결과 시각화
분류 모델의 결과를 시각화하는 방법 중에 하나는 혼동 행렬(confusion matrix) 을 사용하는 것입니다. 혼동 행렬은 각 클래스별로 모델이 얼마나 정확히 예측했는지를 보여줍니다.
다음은 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 혼동 행렬을 시각화하는 간단한 예제입니다.
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
plot_confusion_matrix(model, X_test, y_test, display_labels=class_names)
plt.show()
회귀 모델 결과 시각화
회귀 모델의 결과를 시각화하는 방법 중에 하나는 실제 값과 예측 값의 관계를 그래픽으로 나타내는 것 입니다. 이를 위해 matplotlib 또는 seaborn 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
다음은 matplotlib을 사용하여 회귀 모델의 결과를 시각화하는 간단한 예제입니다.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('Actual values')
plt.ylabel('Predicted values')
plt.title('Actual vs. Predicted values')
plt.show()
결론
분류 및 회귀 모델의 결과를 시각화 하는 것은 모델의 성능을 이해하고, 의사 결정을 지원 하는 데 필수적입니다. 이러한 시각화 기술은 모델의 신뢰도를 높이고 예측의 타당성을 검증 하는 데 도움이 됩니다.
참고 문헌: