개요머신러닝 모델을 평가하는 것은 모델의 성능을 최적화하고 실무에 적용하기 위해 필수적인 과정입니다. 다양한 성능 지표(Performance Metrics)를 활용하여 분류(Classification), 회귀(Regression), 군집(Clustering) 등 다양한 문제 유형에 맞는 적절한 평가 방법을 선택해야 합니다. 본 글에서는 머신러닝 성능지표의 개념, 주요 성능지표의 종류, 활용 사례 및 실무 적용 시 고려사항을 살펴봅니다.1. 머신러닝 성능지표란?머신러닝 성능지표는 학습된 모델이 얼마나 정확하고 신뢰할 수 있는지 평가하는 지표입니다. 성능지표는 모델의 특성과 문제 유형에 따라 다르게 적용되며, 모델 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝 시 중요한 역할을 합니다.1.1 성능지표 선택 기준문제 유형: 분..
