성능평가1 머신러닝 기초: 성능 평가 지표의 이해 머신러닝 기초: 성능 평가 지표의 이해머신러닝 모델을 개발하는 과정에서 가장 중요한 단계 중 하나는 성능 평가입니다. "이 모델이 얼마나 잘 작동하는가?"라는 질문에 답하기 위해 다양한 평가 지표가 사용됩니다. 특히 분류 문제에서는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수가 널리 사용되는 성능 지표입니다. 이러한 지표들은 각각 다른 관점에서 모델의 성능을 평가하기 때문에, 문제의 특성에 따라 적절한 지표를 선택하는 것이 중요합니다.혼동 행렬(Confusion Matrix): 성능 평가의 기초성능 평가 지표를 이해하기 전에, 이들의 기반이 되는 혼동 행렬에 대해 알아보겠습니다. 혼동 행렬은 예측 결과와 실제 결과를 비교한 표입니다.이진 분류 문제에서 혼동 행렬은 다음 네 가지 요소로 구성됩니다:진양성(TP, .. 2025. 3. 9. 이전 1 다음
