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교차 검증으로 모델 성능 평가하기 교차 검증: 모델 성능 평가의 핵심!데이터 과학의 세계에서, 모델의 성능은 결정적인 요소입니다. 바로 이때 교차 검증이 등장합니다! 교차 검증은 데이터셋을 효과적으로 활용하여 모델의 성능을 정확하게 평가할 수 있게 도와주는 기법입니다. 이번 포스팅에서는 교차 검증의 전반적인 이해, 어떻게 동작하는지, 그리고 실용적인 코드 예제를 소개할 것입니다.교차 검증이란?교차 검증은 주어진 데이터셋을 훈련 세트와 검증 세트로 나누어 모델의 일반화 능력을 평가하는 과정입니다. 일반적인 절차로는 데이터를 여러 번 나누어 다양한 모델 교육과 평가를 수행하는 방식인데, 이렇게 함으로써 데이터의 분포가 모델 성능에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.대표적인 교차 검증 기법K-겹 교차 검증: 데이터를 K개의 부분으로 나누고 .. 2025. 9. 2.
ROC 곡선으로 모델 성능 평가하기 ROC 곡선으로 모델 성능 평가하기: 딥러닝의 새로운 시각모델의 성능을 평가하는 과정은 데이터 과학에서 극히 중요한 단계입니다. 그 중에서도 ROC 곡선은 이진 분류 모델의 성능을 직관적으로 보여주는 도구입니다. 이번 글에서는 ROC 곡선의 개념과 함께 이를 활용한 모델 평가 방법을 탐색해보겠습니다.ROC 곡선 정의ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선은 전체 진짜 양성 비율(TPR)과 전체 잘못된 양성 비율(FPR)을 시각적으로 표현한 그래프입니다. 이 곡선은 다양한 임계값에서 모델의 성능을 평가하는 데 유용합니다. 주목할 점은, ROC 곡선 아래의 면적(AUC)이 클수록 모델의 성능이 뛰어나다는 것입니다. AUC의 값은 0.5(무작위 추측)에서 1.0(완벽한 분류기.. 2025. 9. 2.
평균 절대 오차 계산하기: mean_absolute_error 사용법 평균 절대 오차 계산하기: mean_absolute_error 사용법데이터 분석에서 모델의 성능을 평가하는 것은 매우 중요합니다. 그 중 하나가 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE)입니다. 파이썬의 sklearn.metrics 모듈에서 제공하는 mean_absolute_error 함수는 예측값과 실제값의 차이를 절대적으로 평균하는 데 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 이 함수의 사용법에 대해 알아보겠습니다.mean_absolute_error 함수 소개mean_absolute_error 함수는 실제값과 예측값 사이의 차이를 측정하여, 모델이 얼마나 정확한지를 평가하는 지표입니다. 이는 각 데이터 포인트의 오차를 절대로 계산하고, 그 평균을 내어 결과적으로 얼마나 예측이 잘 이루어졌는지.. 2025. 9. 2.
Balanced Accuracy Score로 불균형 데이터 평가하기 Balanced Accuracy Score로 불균형 데이터 평가하기머신러닝 모델의 성능 평가에서 불균형 데이터 문제는 매우 중요한 이슈입니다. 이러한 데이터에서 일반적인 정확도(Accuracy) 지표는 신뢰할 수 없기 때문에, Balanced Accuracy Score가 주목받고 있습니다. 본 포스팅에서는 불균형 데이터에서 Balanced Accuracy Score의 장점과 사용법을 소개합니다.Balanced Accuracy Score란?Balanced Accuracy Score는 모델의 성능을 평가할 때 각 클래스의 진짜 긍정률(True Positive Rate)을 평균내어 계산한 지표입니다. 이 방법은 불균형 데이터에서 소수 클래스의 모형 성능을 정확히 반영할 수 있도록 도와줍니다.수식Balanced.. 2025. 9. 1.
Permutation Importance로 모델 해석하기 Permutation Importance: 모델 해석에 대한 새로운 접근기계 학습의 세계는 복잡하고 매혹적입니다. 모델의 예측력이 중요하지만, 무언가를 예측할 수 있다면 그 이유도 이해하고 싶어지죠. Permutation Importance는 이러한 궁금증을 풀어줄 수 있는 훌륭한 도구입니다. 이 포스팅에서는 Permutation Importance를 통해 모델 해석을 하는 방법과 그 적용 예제를 소개합니다.Permutation Importance란?Permutation Importance는 예측 모델의 특성(변수) 중요성을 측정하는 기법입니다. 이 방법은 각 변수의 중요성을 평가하기 위해 예측 결과의 변경을 관찰하는 방식으로 진행됩니다. 데이터를 무작위로 변형하여 특정 변수가 모델 성능에 미치는 영향을.. 2025. 9. 1.
GaussianProcessRegressor로 회귀 문제 해결하기 GaussianProcessRegressor: 회귀 문제를 해결하는 강력한 도구회귀 분석은 데이터 과학에서 중요한 부분을 차지합니다. 오늘은 GaussianProcessRegressor를 통해 어떻게 복잡한 회귀 문제를 해결할 수 있는지를 알아보겠습니다. 이 도구는 머신러닝에서 가우시안 프로세스를 이용하여 데이터를 모델링하고 예측하는 데 유용합니다. 회귀 문제에 대한 새로운 아이디어와 통찰력을 얻기에 적합한 도구군이 될 것입니다!GaussianProcessRegressor 소개GaussianProcessRegressor는 Scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 회귀 모델로, 고급 통계적 방법을 사용하여 예측을 수행합니다. 이 접근법의 매력적인 점은 데이터의 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있다는 .. 2025. 9. 1.
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