2유형 작성관련 질문(일반 심화)

작성한 질문수 15

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네 이 문제는 기본에서도 40점에 문제가 없었습니다.

데이터가 공개된 건 아니라서 아무도 알 수는 없어요!

같은 데이터로 돌린 RandomForest, LightGBM 등을 서로 비교하면 됩니다 :)

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. yeoun123님.

작업형2 주요 유형 중 하나인 에러 메트릭 판단 기준에 대해 궁금함을 가지고 계신 것 같습니다. 에러 메트릭은 모델의 예측 성능을 평가하기 위해 사용되며, 주로 작을수록 좋은 모델을 의미합니다. 일반 모델과 심화된 모델에서 결과로 나온 에러 값이 다르다면 그 자체로 성능의 차이를 의미할 수도 있지만, 각 모델의 구조, 데이터 전처리 방법, 매개변수 설정 등에 따라 결과는 달라질 수 있습니다.

1. 에러 값 판단의 기본 원리: 같은 자료 조건에서 에러 값이 작을수록 예측 성능이 좋다는 것이 일반적인 기준입니다. 일반과 심화의 비교라기보다는, 각각의 모델 내에서 비교가 이루어져야 정확한 해석이 가능합니다.

2. 에러 값 설명: 일반적으로 말한 에러 값이 ‘960’, ‘1000’이고 심화에서는 ‘600’, ‘700’이라면, 이는 심화 모델이 자료를 좀 더 적절하게 표현하고 있다고 볼 수도 있습니다. 그러나 이 결과는 사용된 데이터 분할, 채점 기준 등에 크게 영향을 받을 수 있습니다.

추가적인 유사 질문과 답변을 더 찾아보시기 바랍니다:
- 작업형2 마인드맵 (only 자료) v2.0

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