인프런 커뮤니티 질문&답변

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!

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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