728x90 기계 학습 모델1 기계 학습 모델의 성능 평가와 검증 방법 기계 학습 모델의 성능 평가와 검증은 모델이 주어진 데이터를 얼마나 잘 처리하고, 새로운 데이터에 대해 일반화 능력을 갖추고 있는지 확인하는 중요한 과정입니다. 적절한 평가와 검증 방법을 통해 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)을 방지하고, 모델의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 이번 글에서는 기계 학습 모델의 성능을 평가하는 주요 지표와 검증 방법을 살펴보겠습니다.1. 모델 성능 평가 지표모델 성능을 평가하기 위해 문제 유형에 따라 적합한 지표를 선택해야 합니다.1.1 분류 모델 평가 지표정확도(Accuracy): 올바르게 예측된 샘플의 비율을 나타냅니다.Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)정밀도(Precision): 양성으로 예측한 데.. 2024. 12. 15. 이전 1 다음 728x90
