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Robotics & AI

머신러닝 회귀 모델 성능 평가 방법

회귀 모델(Regression Model)과 분류 모델(Classification Model)은 머신 러닝에서 널리 사용되는 두 가지 주요 유형의 모델입니다. 이들 모델의 차이는 주로 출력 값의 유형과 사용되는 알고리즘, 그리고 적용되는 문제 유형에 있습니다. 이번 글에서는 회귀 모델에 대한 성능 평가 방법에 대해 알아보겠습니다. 회귀 모델이란 회귀 모델은 연속적인 값을 예측하는 데 사용됩니다. 모델의 출력값으로는 실수 값(예: 가격, 온도, 점수 등)과 같은 연속적인 값을 출력합니다. 사용 사례로는 집 가격 예측, 기온 예측, 판매량 예측 등에 사용 됩니다. 알고리즘 예시: 선형 회귀(Linear Regression), 릿지(Ridge) 및 라쏘(Lasso) 회귀, 의사결정 나무(Decision Tre..
AI & MLOps 2024. 1. 20. 17:52
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