[Study] 신입 자라기 - 26

신입 자라기 26일 차

Task Logging

시간	Task
6 : 45	기상
7 : 10 ~ 10 : 00	출근 시간 1. 다와서 사원증을 가지러 다시 집에옴 ㄷㄷ
10 : 00 ~ 11 : 30	1. 모델 평가 성능 지표 공부
11 : 30 ~ 12 : 30	점심 시간 1. 배민
12 : 30 ~ 18 : 00	1. 1단계 파이프라인 수정 2. Base 코드 형태와 맞추기 3. Task 정리
18 : 00 ~ 18 : 40	저녁 시간
18 : 40 ~ 20 : 00	1. 쿠버네티스 minikube 써보기
20 : 00 ~ 21 : 00	퇴근 시간
21 : 00 ~ 22 : 20	1. 짐정리 2. 샤워 3. 휴식
22 : 20 ~ 24 : 00	1. 블로그 포스팅 2. 프로그래머스

모델 성능 평가 지표

		실제 정답
		Positive	Negative
예측 결과	Positive	True Positive	False Positive
	Negative	False Negative	True Negative

• True Positive (TP)   : Positive로 예측했는데  True네 → 실제 정답이 Positive인데 positive라고 예측
• False Negative (FN) : Negative로 예측했는데  False네 → 실제 정답이 Positive인데 Negative라고 예측  
• False Positive (FP)   : Positive로 예측했는데 False네 → 실제 정답이 Negative인데 positive라고 예측
• True Negative(TN) : Negagtive로 예측했는데 True네 → 실제 정답이 Negative인데 Negative라고 예측

정밀도(precision)

• True(Positive)라고 예측한 것들 중에 정답인 경우

재현율(Recall)

• 실제 정답이 True 인 것 중에 True라고 예측한 경우
• True Positive : True/Positive로 예측했는데 True -> 실제 정답은 True
• - False Negative : False/Negative 예측했는데 False다  → 실제 정답은 True 였다

정확도(Accuracy)

• True를 True라고 예측한것도 정확한 거지만, False를 False라고 예측한 것도 정확한 것

F1 Score

• 재현율과 정밀도 조화 평균

Fall-out

• FPR(False Positive Rate) : 실제 False 중에서 예측을 False라고 한 비율

ROC(Receiver Operating characteristic) curve

• recall과 fall-out의 변화를 시각화한 것
• x축은 FPR , y축은 TPR, recall이 크고 fall-out이 작을수록 좋은 모형이라고 할 수 있음

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파이썬 **kwargs와 dictionary

• 개체나 메서드의 인자이름을 딕셔너리의 키값으로 하고 키워드 아그먼트(**kwargs)로 파라미터를 던지면 unpacking 해서 해당 키값에 값이 들어감

dict = {'a' : 1, 'b' : 2}
class Surprise:
	def __init__(self, a, b):
		self.a = a
		self.b = b

sur = Surprise(**dict)
print(sur.a)
[out] : 1

파이썬 딕셔너리 key 이름 변경

• dict [새로운 키 이름] = dict.pop(바꾸고 싶은 키 이름)

dict = {'a' : 1, 'b' : 2}
dict['c'] = dict.pop('a')

print(dict)
{'c' : 1, 'b' : 2}

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출근길에 보는 CS

스레드 종류

• 커널 스레드, 사용자 스레드가 있음

사용자 스레드

• 사용자 스레드는 커널 영역의 상위에서 지원
• 일반적으로 사용자 레벨의 라이브러를 통해 구현
• 동일한 메모리 영역에서 스레드가 생성 및 관리됨 → 속도가 빠름
• 스레드 하나가 중단 → 모든 스레드가 중단함, 이유는 커널이 프로세스 내부의 스레드를 인식하지 못하며 해당 프로세스를 대기 상태로 전환시키기 때문
• 커널 수준 스레드 한개에 다수의 사용자 스레드가 매핑되므로 다대일(n : 1) 스레드 매핑이라고 함

커널 스레드

• 운형체제가 지원하는 스레드 기능으로 구현
• 커널이 스레드 생성 및 스케줄링 등을 관리
• 스레드가 중단 → 다른 스레드 중단 X
• 사용자 스레드와 커널 스레드가 일 대 일(1 : 1)로 매핑