인프런 커뮤니티 질문&답변

네!! 튜닝할 필요까지는 없습니다

실무에서는 필요하지만 아직 시험이 그 정도 수준을 요구하지 않고 있어요

응원합니다 :)

궁금증 해결했습니다!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 손지니님, 작업형2의 성능 평가 방식에 대해 궁금하신 점이 있으신 것 같아 기존 답변들을 참고로 설명드리겠습니다.

작업형2에서는 주로 모델의 적합도를 평가하기 위해 여러 성능 지표를 사용하는데, 주어진 과제에서는 성능이 높은 모델을 선택하는 것이 일반적입니다. 하지만 성능을 지나치게 튜닝하는 것보다는 과제의 기준에 맞춰 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

관련 답변 링크:

1. 작업형 유형 2번 질문드립니다.

   • RMSE의 절대적인 값보다는 과거 다른 평가 사례나 전체적인 평가 분포에서 본인의 성능을 상대적으로 평가하는 것이 중요함을 설명합니다.
     

2. 5회 기출유형 작업형 2 rmse 질문

   • 강사님과 수강생님 간의 RMSE 차이에 대해 설명하며, 결과 차이가 크게 작용하지 않으니 random_state 등을 설정하여 일관성을 유지하는 것이 권장됩니다.
     

모델의 튜닝은 상황에 따라 필요할 수도 있지만, 지나치게 성능을 최적화하는 것은 실전에서 유의미하지 않을 수 있습니다. 실제 시험에서는 명확한 기준이 제시되지 않는다면 기본 모델을 사용하여 제출하는 것도 무방합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추기적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.