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 평가범주형 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 길어지다 보..