머신러닝(Machine Learning) 실전 성능 평가
서론 머신러닝 모델을 개발하는 과정은 마치 예술가가 작품을 완성하는 과정과 비슷합니다. 데이터 스플릿, 모델 선택 및 학습, 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 등은 모두 머신러닝 모델을 '그리는' 과정이라 할 수 있습니다. 이러한 과정을 거친 후, 우리는 마침내 모델이 '완성'되었다고 말할 수 있습니다. 그러나, 이 모델이 실제로 얼마나 잘 작동하는지, 그리고 어떤 성능을 발휘하는지는 어떻게 알 수 있을까요? 이를 확인하기 위해서는 모델의 '성능 평가'가 필요합니다. 성능 평가는 머신러닝 모델이 데이터를 얼마나 잘 이해하였는지, 그리고 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확한 예측을 하는지를 확인하는 과정입니다. 이를 통해 우리는 모델이 가진 한계를 파악하고, 이를 개선하는 방향으로 나아갈 수 있습니다. ..