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빅데이터 분석기사 실기시험 R 개발환경에 ROCR 패키지가 제공되지 않아 대안을 찾아야했다 다행히 pROC 패키지가 제공되어서 간단한 사용법을 공부해봤다 (사실 AUC 구하는 수식 자체가 어려운게 아니라서 직접 구현해도 되긴 하지만... 패키지가 있다면 쓰는게 인지상정) 이진분류, 다중분류 모두 지원하니 케이스별로 테스트코드를 작성해보자 (함수명이 다르다) 유명한 공개 데이터셋 두 종류를 불러와 Train-Validation-Test 로 홀드아웃한 뒤, 랜덤포레스트 분류 모델 학습 후 검증 데이터, 테스트 데이터의 분류 결과를 살펴보자 (홀드아웃 비율은 8:1:1) 1. Binary Class Classfication 위스콘신 유방암 데이터로 이진분류 (메타데이터는 링크 참조) 분류대상 속성: Breas..