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개요
머신러닝 모델의 성능을 평가하고 최적화하기 위해 사용되는 메트릭(Metric)의 개념을 정리합니다.
핵심 개념
Metric(in machine learning)
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머신러닝에서의 메트릭(metric)은 머신러닝 시스템의 최적화를 위해 우리가 관심을 갖는 숫자를 의미
- 분류 문제: Accuracy, Confusion Matrix, AUC
- 회귀 문제: MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Squared Error)
- 학습 과정: Loss
관련 개념
- Machine Learning - 메트릭이 사용되는 머신러닝 기반
- Simple ML Flow vs Competition Flow - 머신러닝 플로우에서 메트릭의 역할
- EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석)는 무엇일까 - 데이터 분석에서 메트릭 활용
참조
https://machine-learning.paperspace.com/wiki/metrics-in-machine-learning