광주 광산구 동산동 수도꼭지교체
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학습 곡선, 데이터 양을 늘렸을 때 훈련 점수와 검증 점수를 함께 읽기
머신러닝 모델의 성능이 기대보다 낮을 때 데이터를 더 모으면 나아질지 궁금해집니다. 이때 한 번의 검증 점수만으로는 학습 데이터 양이 어떤 영향을 주는지 알기 어렵습니다. 학습 곡선은 서로 다른 훈련 데이터 크기에서 훈련 점수와 검증…
- 학습 곡선, 데이터 양을 늘렸을 때 훈련 점수와 검증 점수를 함께 읽기 10-15
- 순열 특성 중요도, 입력 열을 섞었을 때 모델 점수가 달라지는 이유 10-14
- 군집 평가의 실루엣 점수, 가까운 이웃과 다른 군집의 거리를 비교하기 10-13
- 회귀 평가의 MAE와 RMSE, 큰 오차가 점수에 미치는 영향 10-12
- 결측값 대치와 결측 표시, 비어 있는 데이터에서 무엇을 남길까요 10-10
- 클래스 가중치와 재표본화, 불균형 학습을 조정하는 두 방법 10-09
- 조기 종료 Early Stopping, 학습을 멈추는 기준과 모델 선택 이해하기 10-07
- 분류 모델의 확률 보정, 높은 점수와 믿을 만한 확률의 차이 10-06
- K겹 교차 검증, 모델을 여러 번 평가하는 이유와 분할의 기준 10-05
- PCA 차원 축소, 열을 고르는 것과 새 축을 만드는 것의 차이 10-04