기계 학습 모델의 정확성 이해
정확도는 모델의 예측이 실제 값과 얼마나 밀접하게 일치하는지를 나타냅니다. 예측된 출력과 실제 출력 사이의 차이를 측정하는 것입니다. 즉, 모델이 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 얼마나 잘 예측할 수 있는지 측정합니다.
정확도를 측정하는 방법에는 다음이 포함됩니다.
1. 평균 절대 오차(MAE): 예측 값과 실제 값 간의 평균 차이를 측정합니다. 값이 낮을수록 정확도가 높아집니다.
2. 평균 제곱 오차(MSE): 예측 값과 실제 값 간의 제곱 차이의 평균을 측정합니다. 값이 낮을수록 정확도가 높아집니다.
3. RMSE(평균 제곱근 오차): 이는 MSE와 유사하지만 MSE의 제곱근으로 계산됩니다. 값이 낮을수록 정확도가 높아집니다.
4. MAPE(평균 절대 백분율 오류): 예측 값과 실제 값 사이의 평균 절대 차이를 실제 값의 백분율로 측정합니다. 값이 낮을수록 정확도가 높아집니다.
5. R-제곱: 독립 변수에 의해 설명되는 종속 변수의 변동 비율을 측정합니다. 값이 높을수록 모델이 데이터에 더 잘 맞는다는 것을 나타냅니다.
6. F1 점수: 정밀도와 재현율 간의 균형을 측정한 것입니다. 정밀도와 재현율의 조화평균으로, 범위는 0(최악)부터 1(최상)까지입니다.
7. 정밀도: 모든 긍정적인 예측 중에서 참양성의 비율을 측정합니다. 값이 높을수록 긍정적인 사례와 부정적인 사례를 구별하는 능력이 향상되었음을 나타냅니다.
8. 회상: 모든 실제 양성 사례 중 참양성의 비율을 측정합니다. 값이 높을수록 모든 긍정적인 사례를 더 잘 감지할 수 있음을 나타냅니다.
모든 상황에 대해 단일 정확도 측정값이 완벽할 수는 없으며 해결 중인 특정 문제에 따라 다양한 측정값이 더 적절할 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
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