COURSE
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PROGRESS
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단원 데이터 구조화: AI 전처리 17 데이터의 규칙: 예측 로직 14 옷의 시너스: 판단 로직 1 예와 아니오: 판단 로직 6 닮은꼴 찾기: 관계 로직 7 최적의 경로: 강화 로직 7 층층이 지능: 신경망 로직 7 전체 목록
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임계값(Threshold)과 최종 판단

40 P
QUESTION 03 #344
확률값을 기준으로 최종 클래스(0 또는 1)를 결정하는 로직을 완성하세요. 보통 0.5를 기준으로 삼습니다.
main.py 
def classify(probability):
    # 확률이 0.5 이상이면 1(양성), 아니면 0(음성)
    if probability  0.5:
        return 1
    else:
        return 0

# AI가 계산한 확률이 82%일 때
result = classify()
print(f"최종 판정: {result}")
실행 결과 예시 
>=, 0.82
INTERACTIVE SHELL Shift + Enter 로 즉시 실행

⚖️ 임계값(Threshold)의 중요성

인공지능의 출력은 대개 0.0~1.0 사이의 연속적인 값입니다. 이를 "예/아니오"로 끊어주려면 기준이 필요합니다.

  • 기본값 0.5: 가장 일반적인 기준입니다.
  • 기준 변경: 암 진단 같은 경우, 조금이라도 의심되면 정밀 검사를 해야 하므로 임계값을 0.3으로 낮춰 더 민감하게 반응하게 만들기도 합니다.

이처럼 임계값은 인공지능의 판단 성향을 결정하는 중요한 변수입니다.