nan + nan = 2nan

데이터 처리 후 모델링을 하면서, 모델 성능을 어떻게 평가해야 되는지에 대해 궁금했다. 보통 Object Detection 모델의 성능 평가 지표로서는 Precision과 Recall이 기반이 된다. 이를 통해 PR curve(Precision - Recall), Average Precision(AP)로 성능평가를 한다. 천천히 Precision과 Recall 부터 이해를 해보자. Precision / Recall 1. Precision빅데이터 분석 기사 공부를 하면서 가볍게 외우려고 했을 때, 예측 O => 실제 O 의 형태로 암기를 하는 것이 가장 편했다. Precision은 정밀도로서, Positive로 예측한 것 중에 실제로 맞는 것들에 대한 비율이다. 즉, 맞다고 예측한 것 중에 실제로 맞는 결..

지난번 시설작물, 노지작물, 노지해충 3가지의 데이터셋에 대해 EDA를 진행한 바 있다. 생각보다 시설작물의 경우 데이터 상태가 좋지 않았다. 대부분 회사에 입사하면 Raw data는 AIhub의 데이터보다 훨씬 지저분하고 정제하는데 오래 걸린다고 하는데, 아직은 AIhub의 데이터셋, 혹은 교육 당시 이용했던 kaggle 데이터셋 밖에 이용해 보지 않아서 결측치나 노이즈도 거의 없었고, 오류 데이터가 거의 존재하지 않았다. 아무튼, 서버에 올릴 수 있는 용량이 2TB까지 밖에 안 됐기 때문에 시설작물과 노지작물, 즉 질병 데이터를 우선적으로 정제하고 모델링에 투입하고 해충 데이터는 따로 하는 방향으로 결정되었다. 시설작물 질병 데이터 정제 대상내용 정제 종류 정제 방법 중복 데이터 제거 완료 ( 건) ..