머신러닝 후반전 데이터 스플릿(Data Split) → 모델 선택 및 학습 → 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 → 성능 평가 서론 이전 글에서는 데이터 스플릿, 모델 선택 및 학습, 그리고 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝에 대해 살펴보았습니다. 이제 마지막 단계인 '성능 평가'에 대해 이야기해보려 합니다.
머신러닝의 과정 속에서 우리는 모델이 학습한 결과가 실제로 유의미한지, 그리고 실제 상황에서 어떤 성능을 발휘할지 평가하는 단계가 필요합니다. 이를 통해 모델이 데이터를 얼마나 잘 이해하고, 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 예측할 수 있는지를 알아보게 됩니다.
머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 성능 평가 실습 글에서는 이러한 '성능 평가' 과정을 살펴보고, 실제로 어떻게 수행되는지.....
