TaeKyoung's Study Blog

1.  데이터 셋1) Training Set모델을 학습시키는 용도Train Set에 대해서 Gradient Descent하여 Loss를 최소화시키는 모델의 weight 최적화2) Validation Set모델의 성능 평가와 Hyper Parameter를 Tuning하는데 쓰이는 데이터셋Train Set에 대해 Overfitting되는 것을 방지하기 위해 사용3) Test Set검증 단계에서 선택한 최적의 모델의 최종 성능을 평가하는데 사용Hyper Parameter Tuning을 과도하게 적용하는 경우 Validation Set에 대해 unintentional overfitting 발생할 수 있다. 2. Overfitting Overfitting(과적합)이란 Unseen Data에 대해서 모델이 일반화되..

평가지표 머신러닝 모델을 통해 데이터를 예측한 후, 그 모델이 데이터를 얼마나 잘 예측하는 지 성능을 확인하는 것을 '평가'라고 한다. 그리고 평가를 위해 사용되는 지표들을 평가지표라고 한다. 머신러닝 모델은 크게 Classification 모델과 Regression 모델로 나눌 수 있는데 각각에 따라 사용되는 평가 지표들이 다르다. Evaluation Indicators Classification Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC&AUC Regression MSE, RMSE, MAE, MAPE Classification Model 평가지표 1. 오차행렬 (Confusion Matrix) 오차행렬(Confusion Matrix)란 이진 분류의 예측 오류가 얼마인..