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1개로만 출제되고 평가 합니다.

학습하는 과정이어서 일부 과정에서 여러가지 평가 지표를 이야기 하고 있습니다

참고 부탁드려요!

그리고 검증데이터로 평가지표로 평가하는 것은

시험 점수와는 관계가 없습니다.

셀프 채점이라고 생각해 주세요!

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최수영님.

머신러닝 모델을 구축할 때 평가 지표와 예측 과정의 상관성을 이해하는 것이 중요합니다. 일반적으로 모델을 학습한 후, 모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 평가 지표(RMSE, F1-score, MAE 등)를 사용합니다. 이러한 평가 지표는 모델의 성능을 판단하는 기준이 되며, 각 지표는 특정한 모델이 특정 작업(예: 분류, 회귀)에 얼마나 잘 맞는지를 보여주게 됩니다.

예측의 경우, 최적화된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 것입니다. 학습 및 평가 과정에서 어떤 평가 지표를 사용하더라도, 이 지표들은 예측 결과 자체를 변경시키지 않습니다. 예를 들어, 어떤 평가 지표를 사용하든지 간에 예측 자체는 동일한 모델을 기반으로 수행됩니다. 평가 지표는 단지 모델의 성능을 측정하여 더 나은 모델을 선택하거나 조정하는 데 도움을 줄 뿐입니다.

즉, 모델을 학습하고 평가한 뒤, 최종적으로 결정된 모델로 예측을 수행하며, 이때 예측 결과 자체에는 평가 지표가 직접적인 영향을 미치지 않습니다.

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- 5회 기출유형 (작업형2)
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