더북(TheBook)

이를 다른 모델에 대한 분리도표와 비교하면 훨씬 더 유용하다. 그림 2-21에서 우리는 우리의 모델(맨 위)과 다음 세 모델을 비교할 수 있다.

 

1. 퍼펙트 모델: 결함이 발생하면 사후확률을 1, 결함이 없다면 사후확률을 0으로 설정한다.

2. 완전한 랜덤 모델: 온도와 상관없이 랜덤확률을 예측하는 모델

3. 상수 모델: P(D = 1|t) = c, ∀t인 모델. c에 대한 최선의 선택은 결함의 관측 빈도다. 이 경우는 7/23이다.

 


figsize(11, 1.25)
 
# 기온 종속적 모델
separation_plot(posterior_probability, D)
plt.title(“기온 종속적 모델”)
 
# 퍼펙트 모델
# 즉, 결함의 확률은 결함의 발생 여부와 같다.
p = D
separation_plot(p, D)
plt.title(“퍼펙트 모델”)
 
# 랜덤 모델
p = np.random.rand(23)
separation_plot(p, D)
plt.title(“랜덤 모델”)
 
# 상수 모델
constant_prob = 7. / 23 * np.ones(23)
separation_plot(constant_prob, D)
plt.title(“상수 예측 모델”)

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