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TEAM EDA
Day11 : Multivariate Linear Discriminant Analysis and ROC Curves 본문
EDA Study/수학
Day11 : Multivariate Linear Discriminant Analysis and ROC Curves
김현우 2018. 11. 24. 05:05이번주 슬라이드:
https://lagunita.stanford.edu/c4x/HumanitiesScience/StatLearning/asset/classification.pdf
교재 4.4 중 4.4.3을 공부하시면 됩니다. (영문: 142~148p, 국문: 164 ~ 172p)
*Multivariate Linear Discriminant Analysis and ROC Curves (17:42)-4.4.3 (Fri)*
https://www.youtube.com/watch?v=X4VDZDp2vqw&list=PL5-da3qGB5IC4vaDba5ClatUmFppXLAhE
1. From δk(x) to probabilities
2. Error의 종류
여기서 error의 종류가 여러개가 나오는데 아래의 표의 값들만 알면 됩니다.
3. ROC 커브
ROC커브는 각각의 Threshold값을 기준으로 TPR과 FPR을 계산해서 그린 그림입니다. AUC는 ROC커브의 밑면적을 의미하고 높을 수록 좋습니다.
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