모델 평가와 성능 측정 - 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, ROC 곡선, AUC, 혼동 행렬, 과적합, 교차 검증, 샘플링, 성능 지표, 모델 비교, 스케일링, 정상화, 데이터 세트, 메트릭, 그래디언트 부스팅, 신경망,
작품 정보
"머신러닝 모델 평가와 성능 측정"은 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어를 위한 필수 가이드입니다. 이 책은 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, ROC 곡선, AUC, 혼동 행렬 등 다양한 성능 지표를 심도 있게 다루며, 과적합 방지와 교차 검증 기법을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시키는 방법을 설명합니다. 또한, 샘플링 기법과 데이터 스케일링 및 정상화의 중요성을 강조하며, 그래디언트 부스팅, 신경망, 회귀, 분류, 클러스터링 등 다양한 모델을 비교 분석합니다. 실용적인 예제와 함께 데이터 세트를 활용한 실습을 통해 독자들이 이론을 실제로 적용할 수 있도록 돕습니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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