혼동 행렬 및 데이터 불균형
모델의 데이터 분류에 문제가 있는지 어떻게 알 수 있나요? 컴퓨터에서 모델 성능을 평가하는 방식은 종종 이해하기 어렵거나 모델이 실제로 동작하는 방식을 너무 간소화할 수 있습니다. 만족스러운 방식으로 작동하는 모델을 빌드하려면 이를 평가하는 직관적인 방법을 찾고 이러한 메트릭이 뷰를 편향하는 방식을 이해해야 합니다.
학습 목표
이 모듈에서는 다음을 수행합니다.
- 분류 모델의 성능 평가.
- 트릭을 검토하여 분류 모델 개선.
- 데이터 불균형에 의해 발생하는 성능 문제를 완화합니다.
사전 요구 사항
분류 모델에 대한 기본 지식