통계2 MAPE Issue MAPE란 Mean Absolute Percentage Error의 약자로, 통계에서 예측방법의 예측 정확도를 측정하는 한 수치 중 하나이다. 일반적으로 아래 공식에 정의된 비율로 정확도를 표현한다. 위 수식은 (실제값-예측값)/실제값을 계산하며, 데이터 개수만큼 해당값을 더해준 후 퍼센트로 바꿔준다. 즉, MAPE는 퍼센트 오차값을 가지며 0에 가까울수록 성능이 좋다고 할 수 있다. 여기서 MAPE의 값을 100%에서 빼줘서 일반적인 정확도값으로 생각하는경우가 많은데, 이는 엄밀히말하면 다르다. 일반적으로 정확도는 분류문제에서 사용이 되며, 회귀문제에서는 사용할 수 없다. 또한, 일반적인 정확도는 정답개수/(정답개수 + 오답개수)의 공식을 가지기 때문에 항상 0~100%의 범위를 가지지만, 하지만 MA.. 2021. 6. 10. colab에서 런타임 유지 Google Colab은 무료로 고성능의 컴퓨팅리소스를 쓰게해주는 갓글님께서 베풀어주신 은혜이다. 기본적으로 무료버전의경우 12시간의 런타임이 제공되고(Pro버전은 24시간) 요즘같이 그래픽카드가 금값일때 더욱 유용하다.(코인....) 딥러닝과같은 무거운 모델의경우 GPU성능에따라 속도도 빨라지지만, 모델의 복잡도나 크기에따라 모델이 작동되지 않을수도 있다. 일반적인 보급형모델의 경우 커봐야 대부분이 11Gbyte 메모리를 가지며, 이는 딥러닝 모델에있어서 큰 리스크이다. 그에 반해 Colab의경우 일반보급형모델이상의 메모리크기를 제공해준다. 더보기 일반적으로 서버용 GPU(K80, T4, P100 등)가 할당이 되며, Pro버전이 높은사양을 할당받을확률이 높다. 다만, 구글도 컴퓨팅자원은 한정적이기 때.. 2021. 5. 21. 이전 1 다음
