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==개요==
==개요==
;cutoff
;[[cutoff]], cut-off value, [[threshold]], classification threshold
;절단값
;절단값, 컷오프, 분류 임계값
* 이분 분류에서 사용하는 제한값
* [[포지티브 클래스]]와 [[네거티브 클래스]]를 구분 짓기 위한 모델의 예측 점수에 적용되는 스칼라값 기준
* [[로지스틱 회귀]] 결과를 [[이진 분류]]에 매핑하는 데 사용된다.
* 흔히 0.5를 사용한다.
 
==예시==
* 예를 들어 특정 이메일 메시지가 스팸일 확률을 판단하는 로지스틱 회귀 모형이 있다고 가정해 보면, 분류 임계값이 0.9인 경우 로지스틱 회귀 값이 0.9를 넘으면 스팸으로, 0.9 미만이면 스팸 아님으로 분류된다.


==같이 보기==
==같이 보기==
* [[같이보기]]
{{z컬럼3|
* [[같이보기]]
* [[절단]]
* [[같이보기]]
* [[분류(classification)]]
* [[같이보기]]
* [[분할점수]]
* [[이진 분류]]
* [[로지스틱 회귀분석]]
}}


==참고==
==참고==
* {{위키백과}}
* {{영어위키백과|Reference range}}
* {{위키낱말사전}}
* https://developers.google.com/machine-learning/glossary?hl=ko#%EB%B6%84%EB%A5%98-%EC%9E%84%EA%B3%84%EA%B0%92classification-threshold
* {{다음사전}}
* {{다음백과}}
* {{네이버사전}}
* {{네이버백과}}
* {{나무위키}}
* {{리브레위키}}


[[분류: 2음절 한자어 명사]]
[[분류: 통계적 분류]]
[[분류: 머신러닝]]

2020년 10월 26일 (월) 22:27 기준 최신판

1 개요[ | ]

cutoff, cut-off value, threshold, classification threshold
절단값, 컷오프, 분류 임계값

2 예시[ | ]

  • 예를 들어 특정 이메일 메시지가 스팸일 확률을 판단하는 로지스틱 회귀 모형이 있다고 가정해 보면, 분류 임계값이 0.9인 경우 로지스틱 회귀 값이 0.9를 넘으면 스팸으로, 0.9 미만이면 스팸 아님으로 분류된다.

3 같이 보기[ | ]

4 참고[ | ]

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