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Encode cuisine column as categorical\r\n", " mutate(cuisine = factor(cuisine))\r\n", "\r\n", "# Display new data set\r\n", "df_select %>% \r\n", " slice_head(n = 5)\r\n", "\r\n", "# Display distribution of cuisines\r\n", "df_select %>% \r\n", " count(cuisine) %>% \r\n", " arrange(desc(n))" ], "outputs": [ { "output_type": "stream", "name": "stderr", "text": [ "New names:\n", "* `` -> ...1\n", "\n", "\u001b[1m\u001b[1mRows: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m2448\u001b[34m\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumns: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m385\u001b[34m\u001b[39m\n", "\n", "\u001b[36m──\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumn specification\u001b[1m\u001b[22m \u001b[36m────────────────────────────────────────────────────────\u001b[39m\n", "\u001b[1mDelimiter:\u001b[22m \",\"\n", "\u001b[31mchr\u001b[39m (1): cuisine\n", "\u001b[32mdbl\u001b[39m (384): ...1, almond, angelica, anise, anise_seed, apple, apple_brandy, a...\n", "\n", "\n", "\u001b[36mℹ\u001b[39m Use \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`spec()`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to retrieve the full column specification for this data.\n", "\u001b[36mℹ\u001b[39m Specify the column types or set \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`show_col_types = FALSE`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to quiet this message.\n", "\n" ] }, { "output_type": "display_data", "data": { "text/plain": [ " cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n", "1 indian 0 0 0 0 0 0 0 0 \n", "2 indian 1 0 0 0 0 0 0 0 \n", "3 indian 0 0 0 0 0 0 0 0 \n", "4 indian 0 0 0 0 0 0 0 0 \n", "5 indian 0 0 0 0 0 0 0 0 \n", " artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n", "1 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n", "2 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n", "3 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n", "4 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n", "5 0 ⋯ 0 0 0 0 0 0 \n", " yam yeast yogurt zucchini\n", "1 0 0 0 0 \n", "2 0 0 0 0 \n", "3 0 0 0 0 \n", "4 0 0 0 0 \n", "5 0 0 1 0 " ], "text/markdown": [ "\n", "A tibble: 5 × 381\n", "\n", "| cuisine <fct> | almond <dbl> | angelica <dbl> | anise <dbl> | anise_seed <dbl> | apple <dbl> | apple_brandy <dbl> | apricot <dbl> | armagnac <dbl> | artemisia <dbl> | ⋯ ⋯ | whiskey <dbl> | white_bread <dbl> | white_wine <dbl> | whole_grain_wheat_flour <dbl> | wine <dbl> | wood <dbl> | yam <dbl> | yeast <dbl> | yogurt <dbl> | zucchini <dbl> |\n", "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n", "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n", "| indian | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n", "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n", "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n", "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |\n", "\n" ], "text/latex": [ "A tibble: 5 × 381\n", "\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n", " cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n", " & & & & & & & & & & ⋯ & & & & & & & & & & \\\\\n", "\\hline\n", "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n", "\t indian & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n", "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n", "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n", "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "
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\n", " \n", "

@allison_horst의 작품
\n" ], "metadata": { "id": "NBL3PqIWJBBB" } }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "이제 어떤 알고리즘을 사용할지 결정해야 합니다 🤔.\n", "\n", "Tidymodels의 [`parsnip 패키지`](https://parsnip.tidymodels.org/index.html)는 다양한 엔진(패키지)에서 모델을 일관되게 사용할 수 있는 인터페이스를 제공합니다. [모델 유형 및 엔진](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models)과 해당 [모델 인수](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#model-args)를 탐색하려면 parsnip 문서를 참조하세요. 처음에는 그 다양성이 꽤 혼란스러울 수 있습니다. 예를 들어, 다음 방법들은 모두 분류 기법을 포함합니다:\n", "\n", "- C5.0 규칙 기반 분류 모델\n", "\n", "- 유연한 판별 모델\n", "\n", "- 선형 판별 모델\n", "\n", "- 정규화된 판별 모델\n", "\n", "- 로지스틱 회귀 모델\n", "\n", "- 다항 회귀 모델\n", "\n", "- 나이브 베이즈 모델\n", "\n", "- 서포트 벡터 머신\n", "\n", "- 최근접 이웃\n", "\n", "- 의사결정 트리\n", "\n", "- 앙상블 방법\n", "\n", "- 신경망\n", "\n", "목록은 계속됩니다!\n", "\n", "### **어떤 분류기를 선택할까?**\n", "\n", "그렇다면 어떤 분류기를 선택해야 할까요? 종종 여러 가지를 실행해보고 좋은 결과를 찾는 것이 테스트 방법이 될 수 있습니다.\n", "\n", "> AutoML은 클라우드에서 이러한 비교를 실행하여 데이터에 가장 적합한 알고리즘을 선택할 수 있도록 함으로써 이 문제를 깔끔하게 해결합니다. [여기](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)에서 시도해보세요.\n", "\n", "또한 분류기 선택은 문제에 따라 달라집니다. 예를 들어, 결과가 `두 개 이상의 클래스`로 분류될 수 있는 경우, 우리 사례처럼 `이진 분류`가 아닌 `다중 클래스 분류 알고리즘`을 사용해야 합니다.\n", "\n", "### **더 나은 접근법**\n", "\n", "그러나 무작위로 추측하는 것보다 더 나은 방법은 이 다운로드 가능한 [ML 치트 시트](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott)의 아이디어를 따르는 것입니다. 여기에서 우리는 다중 클래스 문제에 대해 몇 가지 선택지가 있다는 것을 발견합니다:\n", "\n", "

\n", " \n", "

Microsoft의 알고리즘 치트 시트의 일부로, 다중 클래스 분류 옵션을 자세히 설명
\n" ], "metadata": { "id": "a6DLAZ3vJZ14" } }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "### **이유**\n", "\n", "제약 조건을 고려하여 다양한 접근 방식을 논리적으로 검토해 봅시다:\n", "\n", "- **딥 뉴럴 네트워크는 너무 무겁다**. 데이터셋이 깨끗하지만 최소한의 데이터만 있고, 노트북에서 로컬로 학습을 실행하는 상황에서는 딥 뉴럴 네트워크는 이 작업에 비해 지나치게 무겁습니다.\n", "\n", "- **이진 분류기는 사용하지 않는다**. 이진 분류기를 사용하지 않으므로 one-vs-all 방식은 제외됩니다.\n", "\n", "- **결정 트리나 로지스틱 회귀는 가능하다**. 결정 트리는 가능성이 있으며, 다중 클래스 데이터를 위한 다항 회귀/다중 클래스 로지스틱 회귀도 가능성이 있습니다.\n", "\n", "- **다중 클래스 부스팅 결정 트리는 다른 문제를 해결한다**. 다중 클래스 부스팅 결정 트리는 비모수적 작업(예: 순위 생성 작업)에 가장 적합하므로, 우리에게는 적합하지 않습니다.\n", "\n", "또한, 일반적으로 앙상블 방법과 같은 복잡한 머신러닝 모델을 시도하기 전에, 가능한 가장 간단한 모델을 구축하여 데이터의 특성을 파악하는 것이 좋습니다. 따라서 이번 학습에서는 `다항 회귀` 모델로 시작하겠습니다.\n", "\n", "> 로지스틱 회귀는 결과 변수가 범주형(또는 명목형)일 때 사용하는 기법입니다. 이진 로지스틱 회귀에서는 결과 변수가 두 개이고, 다항 로지스틱 회귀에서는 결과 변수가 두 개 이상입니다. 추가 학습을 원한다면 [고급 회귀 방법](https://bookdown.org/chua/ber642_advanced_regression/multinomial-logistic-regression.html)을 참조하세요.\n", "\n", "## 4. 다항 로지스틱 회귀 모델 학습 및 평가\n", "\n", "Tidymodels에서 `parsnip::multinom_reg()`는 선형 예측 변수를 사용하여 다항 분포를 통해 다중 클래스 데이터를 예측하는 모델을 정의합니다. 이 모델을 학습시키기 위해 사용할 수 있는 다양한 방법/엔진은 `?multinom_reg()`를 참조하세요.\n", "\n", "이번 예제에서는 기본 [nnet](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf) 엔진을 사용하여 다항 회귀 모델을 학습시킬 것입니다.\n", "\n", "> `penalty` 값을 다소 임의로 선택했습니다. 이 값을 선택하는 더 나은 방법은 `resampling`과 모델 `튜닝`을 사용하는 것으로, 이는 이후에 다룰 예정입니다.\n", ">\n", "> 모델 하이퍼파라미터를 튜닝하는 방법에 대해 더 알고 싶다면 [Tidymodels: 시작하기](https://www.tidymodels.org/start/tuning/)를 참조하세요.\n" ], "metadata": { "id": "gWMsVcbBJemu" } }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "source": [ "# Create a multinomial regression model specification\r\n", "mr_spec <- multinom_reg(penalty = 1) %>% \r\n", " set_engine(\"nnet\", MaxNWts = 2086) %>% \r\n", " set_mode(\"classification\")\r\n", "\r\n", "# Print model specification\r\n", "mr_spec" ], "outputs": [ { "output_type": "display_data", "data": { "text/plain": [ "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n", "\n", "Main Arguments:\n", " penalty = 1\n", "\n", "Engine-Specific Arguments:\n", " MaxNWts = 2086\n", "\n", "Computational engine: nnet \n" ] }, "metadata": {} } ], "metadata": { "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 166 }, "id": "Wq_fcyQiJvfG", "outputId": "c30449c7-3864-4be7-f810-72a003743e2d" } }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "멋져요 🥳! 이제 레시피와 모델 사양을 준비했으니, 이 둘을 하나의 객체로 묶는 방법을 찾아야 합니다. 이 객체는 먼저 데이터를 전처리하고, 전처리된 데이터에 모델을 학습시키며, 추가적으로 후처리 작업도 가능하게 해줍니다. Tidymodels에서는 이 편리한 객체를 [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/)라고 부르며, 여러분의 모델링 구성 요소를 간편하게 담아줍니다! 이는 *Python*에서 *파이프라인(pipelines)*이라고 부르는 것과 유사합니다.\n", "\n", "그럼 이제 모든 것을 workflow로 묶어봅시다!📦\n" ], "metadata": { "id": "NlSbzDfgJ0zh" } }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "source": [ "# Bundle recipe and model specification\r\n", "mr_wf <- workflow() %>% \r\n", " add_recipe(cuisines_recipe) %>% \r\n", " add_model(mr_spec)\r\n", "\r\n", "# Print out workflow\r\n", "mr_wf" ], "outputs": [ { "output_type": "display_data", "data": { "text/plain": [ "══ Workflow ════════════════════════════════════════════════════════════════════\n", "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n", "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n", "\n", "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n", "1 Recipe Step\n", "\n", "• step_smote()\n", "\n", "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n", "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n", "\n", "Main Arguments:\n", " penalty = 1\n", "\n", "Engine-Specific Arguments:\n", " MaxNWts = 2086\n", "\n", "Computational engine: nnet \n" ] }, "metadata": {} } ], "metadata": { "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 333 }, "id": "Sc1TfPA4Ke3_", "outputId": "82c70013-e431-4e7e-cef6-9fcf8aad4a6c" } }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "워크플로 👌👌! **`workflow()`**는 모델과 거의 동일한 방식으로 적합할 수 있습니다. 자, 이제 모델을 훈련할 시간입니다!\n" ], "metadata": { "id": "TNQ8i85aKf9L" } }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "source": [ "# Train a multinomial regression model\n", "mr_fit <- fit(object = mr_wf, data = cuisines_train)\n", "\n", "mr_fit" ], "outputs": [ { "output_type": "display_data", "data": { "text/plain": [ "══ Workflow [trained] ══════════════════════════════════════════════════════════\n", "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n", "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n", "\n", "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n", "1 Recipe Step\n", "\n", "• step_smote()\n", "\n", "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n", "Call:\n", "nnet::multinom(formula = ..y ~ ., data = data, decay = ~1, MaxNWts = ~2086, \n", " trace = FALSE)\n", "\n", "Coefficients:\n", " (Intercept) almond angelica anise anise_seed apple\n", "indian 0.19723325 0.2409661 0 -5.004955e-05 -0.1657635 -0.05769734\n", "japanese 0.13961959 -0.6262400 0 -1.169155e-04 -0.4893596 -0.08585717\n", "korean 0.22377347 -0.1833485 0 -5.560395e-05 -0.2489401 -0.15657804\n", "thai -0.04336577 -0.6106258 0 4.903828e-04 -0.5782866 0.63451105\n", " apple_brandy apricot armagnac artemisia artichoke asparagus\n", "indian 0 0.37042636 0 -0.09122797 0 -0.27181970\n", "japanese 0 0.28895643 0 -0.12651100 0 0.14054037\n", "korean 0 -0.07981259 0 0.55756709 0 -0.66979948\n", "thai 0 -0.33160904 0 -0.10725182 0 -0.02602152\n", " avocado bacon baked_potato balm banana barley\n", "indian -0.46624197 0.16008055 0 0 -0.2838796 0.2230625\n", "japanese 0.90341344 0.02932727 0 0 -0.4142787 2.0953906\n", "korean -0.06925382 -0.35804134 0 0 -0.2686963 -0.7233404\n", "thai -0.21473955 -0.75594439 0 0 0.6784880 -0.4363320\n", " bartlett_pear basil bay bean beech\n", "indian 0 -0.7128756 0.1011587 -0.8777275 -0.0004380795\n", "japanese 0 0.1288697 0.9425626 -0.2380748 0.3373437611\n", "korean 0 -0.2445193 -0.4744318 -0.8957870 -0.0048784496\n", "thai 0 1.5365848 0.1333256 0.2196970 -0.0113078024\n", " beef beef_broth beef_liver beer beet\n", "indian -0.7985278 0.2430186 -0.035598065 -0.002173738 0.01005813\n", "japanese 0.2241875 -0.3653020 -0.139551027 0.128905553 0.04923911\n", "korean 0.5366515 -0.6153237 0.213455197 -0.010828645 0.27325423\n", "thai 0.1570012 -0.9364154 -0.008032213 -0.035063746 -0.28279823\n", " bell_pepper bergamot berry bitter_orange black_bean\n", "indian 0.49074330 0 0.58947607 0.191256164 -0.1945233\n", "japanese 0.09074167 0 -0.25917977 -0.118915977 -0.3442400\n", "korean -0.57876763 0 -0.07874180 -0.007729435 -0.5220672\n", "thai 0.92554006 0 -0.07210196 -0.002983296 -0.4614426\n", " black_currant black_mustard_seed_oil black_pepper black_raspberry\n", "indian 0 0.38935801 -0.4453495 0\n", "japanese 0 -0.05452887 -0.5440869 0\n", "korean 0 -0.03929970 0.8025454 0\n", "thai 0 -0.21498372 -0.9854806 0\n", " black_sesame_seed black_tea blackberry blackberry_brandy\n", "indian -0.2759246 0.3079977 0.191256164 0\n", "japanese -0.6101687 -0.1671913 -0.118915977 0\n", "korean 1.5197674 -0.3036261 -0.007729435 0\n", "thai -0.1755656 -0.1487033 -0.002983296 0\n", " blue_cheese blueberry bone_oil bourbon_whiskey brandy\n", "indian 0 0.216164294 -0.2276744 0 0.22427587\n", "japanese 0 -0.119186087 0.3913019 0 -0.15595599\n", "korean 0 -0.007821986 0.2854487 0 -0.02562342\n", "thai 0 -0.004947048 -0.0253658 0 -0.05715244\n", "\n", "...\n", "and 308 more lines." ] }, "metadata": {} } ], "metadata": { "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 1000 }, "id": "GMbdfVmTKkJI", "outputId": "adf9ebdf-d69d-4a64-e9fd-e06e5322292e" } }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "모델이 학습 중에 학습한 계수를 출력합니다.\n", "\n", "### 학습된 모델 평가하기\n", "\n", "이제 테스트 세트를 사용하여 모델이 어떻게 성능을 발휘했는지 평가할 시간입니다 📏! 먼저 테스트 세트에 대한 예측을 만들어 봅시다.\n" ], "metadata": { "id": "tt2BfOxrKmcJ" } }, { "cell_type": "code", "execution_count": 9, "source": [ "# Make predictions on the test set\n", "results <- cuisines_test %>% select(cuisine) %>% \n", " bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test))\n", "\n", "# Print out results\n", "results %>% \n", " slice_head(n = 5)" ], "outputs": [ { "output_type": "display_data", "data": { "text/plain": [ " cuisine .pred_class\n", "1 indian thai \n", "2 indian indian \n", "3 indian indian \n", "4 indian indian \n", "5 indian indian " ], "text/markdown": [ "\n", "A tibble: 5 × 2\n", "\n", "| cuisine <fct> | .pred_class <fct> |\n", "|---|---|\n", "| indian | thai |\n", "| indian | indian |\n", "| indian | indian |\n", "| indian | indian |\n", "| indian | indian |\n", "\n" ], "text/latex": [ "A tibble: 5 × 2\n", "\\begin{tabular}{ll}\n", " cuisine & .pred\\_class\\\\\n", " & \\\\\n", "\\hline\n", "\t indian & thai \\\\\n", "\t indian & indian\\\\\n", "\t indian & indian\\\\\n", "\t indian & indian\\\\\n", "\t indian & indian\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "
A tibble: 5 × 2
cuisine.pred_class
<fct><fct>
indianthai
indianindian
indianindian
indianindian
indianindian
\n" ] }, "metadata": {} } ], "metadata": { "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 248 }, "id": "CqtckvtsKqax", "outputId": "e57fe557-6a68-4217-fe82-173328c5436d" } }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "훌륭해요! Tidymodels에서는 [yardstick](https://yardstick.tidymodels.org/)을 사용하여 모델 성능을 평가할 수 있습니다. yardstick은 성능 지표를 사용하여 모델의 효과를 측정하는 데 사용되는 패키지입니다. 로지스틱 회귀 수업에서 했던 것처럼, 혼동 행렬을 계산하는 것부터 시작해 봅시다.\n" ], "metadata": { "id": "8w5N6XsBKss7" } }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "source": [ "# Confusion matrix for categorical data\n", "conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class)\n" ], "outputs": [ { "output_type": "display_data", "data": { "text/plain": [ " Truth\n", "Prediction chinese indian japanese korean thai\n", " chinese 83 1 8 15 10\n", " indian 4 163 1 2 6\n", " japanese 21 5 73 25 1\n", " korean 15 0 11 191 0\n", " thai 10 11 3 7 70" ] }, "metadata": {} } ], "metadata": { "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 133 }, "id": "YvODvsLkK0iG", "outputId": "bb69da84-1266-47ad-b174-d43b88ca2988" } }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "여러 클래스를 다룰 때, 일반적으로 이를 열 지도처럼 시각화하는 것이 더 직관적입니다.\n" ], "metadata": { "id": "c0HfPL16Lr6U" } }, { 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\n" ] }, "metadata": {} } ], "metadata": { "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 494 }, "id": "OYqetUyzL5Wz", "outputId": "6a84d65e-113d-4281-dfc1-16e8b70f37e6" } }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "만약 정확도, 민감도, 양성 예측도(ppv)와 같은 몇 가지 지표에 초점을 맞춘다면, 시작치고는 나쁘지 않은 결과네요 🥳!\n", "\n", "## 4. 더 깊이 파고들기\n", "\n", "한 가지 미묘한 질문을 던져봅시다: 특정 유형의 요리를 예측 결과로 선택하는 기준은 무엇일까요?\n", "\n", "사실, 로지스틱 회귀와 같은 통계적 머신러닝 알고리즘은 `확률`에 기반을 둡니다. 따라서 분류기가 실제로 예측하는 것은 가능한 결과 집합에 대한 확률 분포입니다. 이 중 가장 높은 확률을 가진 클래스가 주어진 관찰값에 대해 가장 가능성 높은 결과로 선택됩니다.\n", "\n", "이제 하드 클래스 예측과 확률을 모두 만들어보며 이를 실제로 확인해봅시다.\n" ], "metadata": { "id": "43t7vz8vMJtW" } }, { "cell_type": "code", "execution_count": 13, "source": [ "# Make hard class prediction and probabilities\n", "results_prob <- cuisines_test %>%\n", " select(cuisine) %>% \n", " bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test)) %>% \n", " bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test, type = \"prob\"))\n", "\n", "# Print out results\n", "results_prob %>% \n", " slice_head(n = 5)" ], "outputs": [ { "output_type": "display_data", "data": { "text/plain": [ " cuisine .pred_class .pred_chinese .pred_indian .pred_japanese .pred_korean\n", "1 indian thai 1.551259e-03 0.4587877 5.988039e-04 2.428503e-04\n", "2 indian indian 2.637133e-05 0.9999488 6.648651e-07 2.259993e-05\n", "3 indian indian 1.049433e-03 0.9909982 1.060937e-03 1.644947e-05\n", "4 indian indian 6.237482e-02 0.4763035 9.136702e-02 3.660913e-01\n", "5 indian indian 1.431745e-02 0.9418551 2.945239e-02 8.721782e-03\n", " .pred_thai \n", "1 5.388194e-01\n", "2 1.577948e-06\n", "3 6.874989e-03\n", "4 3.863391e-03\n", "5 5.653283e-03" ], "text/markdown": [ "\n", "A tibble: 5 × 7\n", "\n", "| cuisine <fct> | .pred_class <fct> | .pred_chinese <dbl> | .pred_indian <dbl> | .pred_japanese <dbl> | .pred_korean <dbl> | .pred_thai <dbl> |\n", "|---|---|---|---|---|---|---|\n", "| indian | thai | 1.551259e-03 | 0.4587877 | 5.988039e-04 | 2.428503e-04 | 5.388194e-01 |\n", "| indian | indian | 2.637133e-05 | 0.9999488 | 6.648651e-07 | 2.259993e-05 | 1.577948e-06 |\n", "| indian | indian | 1.049433e-03 | 0.9909982 | 1.060937e-03 | 1.644947e-05 | 6.874989e-03 |\n", "| indian | indian | 6.237482e-02 | 0.4763035 | 9.136702e-02 | 3.660913e-01 | 3.863391e-03 |\n", "| indian | indian | 1.431745e-02 | 0.9418551 | 2.945239e-02 | 8.721782e-03 | 5.653283e-03 |\n", "\n" ], "text/latex": [ "A tibble: 5 × 7\n", "\\begin{tabular}{lllllll}\n", " cuisine & .pred\\_class & .pred\\_chinese & .pred\\_indian & .pred\\_japanese & .pred\\_korean & .pred\\_thai\\\\\n", " & & & & & & \\\\\n", "\\hline\n", "\t indian & thai & 1.551259e-03 & 0.4587877 & 5.988039e-04 & 2.428503e-04 & 5.388194e-01\\\\\n", "\t indian & indian & 2.637133e-05 & 0.9999488 & 6.648651e-07 & 2.259993e-05 & 1.577948e-06\\\\\n", "\t indian & indian & 1.049433e-03 & 0.9909982 & 1.060937e-03 & 1.644947e-05 & 6.874989e-03\\\\\n", "\t indian & indian & 6.237482e-02 & 0.4763035 & 9.136702e-02 & 3.660913e-01 & 3.863391e-03\\\\\n", "\t indian & indian & 1.431745e-02 & 0.9418551 & 2.945239e-02 & 8.721782e-03 & 5.653283e-03\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "
A tibble: 5 × 7
cuisine.pred_class.pred_chinese.pred_indian.pred_japanese.pred_korean.pred_thai
<fct><fct><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl>
indianthai 1.551259e-030.45878775.988039e-042.428503e-045.388194e-01
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\n", "음식 관련 농담을 던지고 싶었지만, 음식 말장난은 도넛(도저히) 이해가 안 되네요 😅.\n", "\n", "
\n", "\n", "즐거운 학습 되세요,\n", "\n", "[Eric](https://twitter.com/ericntay), Gold Microsoft Learn Student Ambassador.\n" ], "metadata": { "id": "2tWVHMeLMYdM" } }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "\n---\n\n**면책 조항**: \n이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서(원어로 작성된 문서)를 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다. \n" ] } ] }