실제 문제에서 평가지표를 다 외워야할까요?

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하나만 한다면

회귀 rmse

분류 f1, rocauc

를 추천합니다

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 문정현님.

빅데이터 분석기사 시험 준비 중이시군요. 시험에서 어떤 평가지표를 암기해야 할지 고민하고 계신 것에 대한 답변을 드리겠습니다.

평가지표 선택 및 암기

시험에서는 다양한 평가 지표가 사용될 수 있습니다. R-squared는 회귀 분석에서 자주 사용되는 지표로, 데이터 적합도를 평가하는데 유용합니다. 그러나 시험에서 필수적으로 요구되는 평가지표들이 더 있을 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 지표들도 검토해 보시는 것이 좋습니다:

1. F1-score: 주로 분류 문제에서 사용되며, precision과 recall 간의 조화를 나타냅니다.
   
2. Mean Absolute Error (MAE): 예측 값과 실제 값 간의 절대 오차의 평균으로, 회귀 문제에서 사용됩니다.
   
3. Root Mean Squared Error (RMSE): 예측 값과 실제 값 간의 제곱근 평균 제곱 오차로서, 예측의 정확성을 측정합니다.
   

추천사항

• 자주 사용하는 지표를 우선적으로 암기하되, 기본적인 정의와 사용 방법을 이해하고 있는 것이 중요합니다. 특히 다양한 문제 유형에 대해 적합한 지표를 선택할 수 있어야 합니다.
  
• 실전 연습: 모의 문제를 풀거나 실제 데이터를 사용하여 다양한 평가지표의 계산법을 직접 구현해보세요. 이를 통해 자연스럽게 암기할 수 있습니다.
  

참고 링크:

아래는 평가지표에 대한 다른 질문과 답변이 유용할 수 있는 링크입니다:
- 작업형 2유형의 전반적인 풀이에 대해 질문드립니다.
- 작업형 2 질문있습니다.

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