반응형 회귀모델 평가1 머신러닝 모델 평가하기(분류 모델 평가 당뇨 예측 실습) - 머신러닝은 데이터 가공/변환, 모델 학습/예측, 그리고 평가의 프로세스로 구성된다. 앞서 게시한 타이타닉 데이터 실습에서는 모델 예측 성능 평가를 위해 정확도를 이용했다. - 머신러닝 모델은 정확도 외에도 여러 방법으로 예측 성능을 평가할 수 있다. 일반적으로 모델이 분류냐 회귀냐에 따라 여러 종류로 나뉜다. 회귀의 경우 대부분 실제값과 예측값의 오차 평균값에 기반한다. 1. 성능평가 - 회귀 모형 오차의 개념 - 오차는 실제값과 예측값의 차이를 말함, 양의 값과 음의 값이 발생 - 회귀 모형은 오차의 제곱 혹은 절대값의 합이 `최소화되는 라인`을 찾는 것이 목표 - 회귀 모형 성능평가에서 루트를 씌우거나, 절대값을 취하는 이유는 다음의 표 예시를 보면 알 수 있다. 실제값 예측치1 오차1 예측치2 .. 2023. 8. 20. 이전 1 다음 반응형
