머신러닝/Model Evaluation5 모델평가_모델평가란? 우리가 지금까지 배운 것들은 머신러닝을 하기위한 것들이었습니다. 우리는 데이터를 가공하고 변환하는 작업을 하고 모델을 만들고 학습하고 예측합니다. 이 모델을 평가하고 이 과정을 계속 돕니다. 모델을 평가하고 다시 가공하고 다시 학습하고 예측하고 평가하고 다시 새로운 파라미터를 손보고 다시 학습하고 예측하는 이러한 반복작업을 합니다. 1. 회귀모델 우리는 보통 크게 회귀모델과 분류모델로 나눕니다. 먼저 회귀모델에 대해 말해보겠습니다. 회귀모델들은 실제값과 선형그래프 사이의 에러치를 가지고 계산하는 모델이라 회귀모델의 평가는 간단한 편입니다. 회귀모델의 경우 내가 가지고 있는 데이터를 어떤 직선이나 곡선으로 만들어두고 이 값들을 예측해서 사용하는겁니다. 따라서 회귀모델의 예측값은 연속된 변수값들입니다. 선 .. 2024. 3. 11. 이전 1 2 다음 728x90
