머신러닝은 지도학습, 비지도 학습, 강화학습 등 다양한 모델이 있습니다. 학습방법에 따라 성능에 대한 고찰도 약간씩 달라집니다. 이번 포스팅에서는 지도학습 모델에서 자주 쓰는 평가방식에 대해 정리하려 합니다. 범주형 모델 평가 범주형 모델은 분류를 목적으로 만든 모델입니다. 성능 또한 잘 분류했는지를 확인합니다. 평가를 위해서 혼동행렬(Confusion Matrix)를 이용하고 주로 F1_score나 ROC 곡선 점수로 평가를 합니다. 혼동행렬, ROC 곡선에 대한 개념에 대한 자세한 내용은 아래 포스팅에서 확인하시기 바랍니다. [머신러닝] 혼동행렬(Confusion matrix) [머신러닝] 혼동행렬(Confusion matrix) 이전 포스팅에서 MNIST에서 이진 분류기를 만들어 보았는데 글이 길어..