머신러닝의 프로세스1. 데이터 가공/변환2. 모델 학습 / 예측3. 평가 성능 평가 지표 Evaluation Metric- 모델이 분류냐 회귀냐 에 따라 여러 종류로 나뉨- 회귀 : 대부분 실제값과 예측값의 오차 평균값에 기반- 분류 : 실제 결과 데이터와 예측 결과 데이터가 얼마나 정확하고 오류가 적게 발생하는가에 기반 분류의 성능 평가 지표- 정확도 Accuracy- 오차행렬 Confusion Matrix - 정밀도 Precision- 재현율 Recall- F1 스코어- ROC AUC-> 분류는 결정 클래스 값 종류의 유형에 따라 긍정/부정과 같은 2개의 결괏값만을 가지는 이진 분류와 여러 개의 결정 클래스 값을 가지는 멀티 분류로 나뉨 3.1 정확도 Accuracy정확도- 실제 데이터에서 예측 ..
