머신러닝 모델 평가 (1) 썸네일형 리스트형 [머신러닝] 모델 성능 평가 지표 (회귀모델, 분류모델) 1. 모델 성능 평가 - 모델 성능평가란, 실제값과 모델에 의해 예측된 값을 비교하여 두 값의 차이(오차)를 구하는 것 - (실제값-예측값) =0 이 되면 오차가 없는 것으로, 모델이 값을 100% 잘 맞췄다고 생각하면 된다. - 하지만 예측 값이 실제값과 100% 일치하는 것은 현실적으로 힘들기 때문에, 오차를 구해서 어느 정도까지 오차를 허용할지 결정하게 된다. - 모델 평가를 하는 목적은 과적합(Overfitting) 방지하고 최적의 모델 찾기 위해 실시한다. - 모델 성능 평가는 결과변수(답안지)가 있어야 잘한 건지 아닌지 확인할 수 있기 때문에 지도학습에서만 사용할 수 있다. - 모델링의 목적 또는 목표 변수의 유형에 따라 다른 평가지표를 사용한다. - Training과 Validation값이 .. 이전 1 다음
