다른 참고자료들을 보면서 이런 식으로 구현해볼 수 있지 않을까 해서 구현해봅니다. 한 가지 남은 이슈로는 이 코드 구현에서는 데이터의 히스토그램 정보를 저장하다 보니, 누적해서 계속 비교하는 것은 어떻게 해야 할지가 고민입니다. 이 부분 혹시 아이디어나 의견 있으면 댓글 부탁드려요! DATA DRIFT란? 다양한 Drift 문제가 있는데 여기서는 Data Drift를 다루려고 합니다. Data Drift란 간단히 말해서 시간이 변하면서, 데이터의 분포가 변하는 것을 의미합니다. 그래서 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터 세트와 실제 운영에서 받는 데이터를 모방하지 않을 때 발생합니다. 이것은 모델이 이상하게 작동하고 성능이 저하되기 시작하는 때입니다. 그래서 이러한 문제를 성능과 직결되는 문제를 가지고 ..

Kolmogorov-Smirnov(KS) 통계는 예측 모델을 검증하는 데 사용되는 가장 중요한 메트릭 중 하나입니다. 특히 Banking, Financial services and Insurance (BFSI) 도메인에서 자주 사용됩니다. 은행에서 프로젝트를 수행하는 위험 또는 마케팅 분석 팀의 일원이라면 이 지표에 대해 들어봤을 것입니다. 정의 검색을 하면 가장 많이 나오는 정의는 다음과 같습니다. K-S 통계량은 우량 집단과 불량집단의 누적 분포의 차이를 나타내는 지표로 신용평가모형의 변별력 평가 시 주요 판별 통계량으로 활용됩니다. 먼가 금융 용어가 많이 섞여 이해하기 어려울 수 있지만, 간단하게 말하면, 2개의 집단이 동일한 분포를 이루고 있는 지를 검증하는 검증 지표라고 할 수 있습니다. 위에 ..

직선과 점이 있을 때 대칭 점을 구하는 파이썬 코드를 구현해봤다. 위의 그림처럼 우리가 하나의 직선을 알고 하나의 점(A)을 알 때 A'를 구하는 방법이다. 실제 구현하는 공식은 다음과 같다. 그래서 우리가 알아야 하는 것은 2개이다. 바로 점의 좌표와 직선의 방정식을 구하면 된다. def get_symmetry_point(two_point,one_point): dx, dy = np.array(two_point[0]) - np.array(two_point[1]) w = dy / dx b = two_point[0][1] - w * two_point[0][0] x1, y1 = one_point[1] new_x0 = x1 - 2 * w * (w * x1 - 1 * y1 + b) / (w**2 + 1) new_..

우연히 찾은 컴퓨터 알고리즘 강의인데, 출퇴근길에 들어보고 있다. 자료 구조 중의 하나인 Heap에 대해 알아보고 구현하는 것까지 해보려고 한다. 일단 Heap을 사용하는 이유부터 알아보자 Heap은 Prioirty Queue와 같이 우선순위가 존재하는 자료 구조이다. Heap(힙)이란? 완전 이진 트리의 일종으로 우선순위 큐를 위하여 만들어진 자료구조이다. 여러 개의 값들 중에서 최댓값이나 최솟값을 빠르게 찾아내도록 만들어진 자료구조 완전 이진 트리(complete binary tree)에 가까운 형태 이진트리(Binary tree)는 각 노드의 자식수가 2 이하인 경우 완전 이진 트리는 Root 노드부터 Leaf 노드까지 빠짐없이 채워져 있는 트리 종류 최대힙 (max-heap property) 부모..