모델 정확도

모델 정밀도는 모델 정확도라고도 하며, 머신 러닝(ML) 모델이 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내리는 능력을 측정한 것입니다. 이는 ML 모델의 성능을 평가하는 일반적인 지표이며, 다양한 모델의 성능을 비교하거나 주어진 작업에 대한 특정 모델의 효율성을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 모델의 정확도를 측정하는 방법은 무엇입니까?

모델 정확도를 측정하는 방법은 여러 가지가 있으며, 이는 머신 러닝 모델의 유형과 해결하려는 문제의 특성에 따라 달라집니다. 일반적인 방법으로는 분류 정확도, 평균 제곱 오차, 평균 절대 오차 등이 있습니다.

분류 정확도는 분류 작업에 대한 모델 정확도를 측정하는 일반적인 방법이며, 모델이 내린 올바른 예측의 비율로 정의됩니다. 일반적으로 모델이 내린 총 예측 수로 정확한 예측 수를 나누어 계산합니다.

평균 제곱 오차(MSE)와 평균 절대 오차(MAE)는 연속형 값을 예측하는 데 사용되는 회귀 모델의 정확도를 측정하는 데 일반적으로 사용됩니다. MSE는 예측값과 실제값의 차이 제곱의 평균으로 정의되고, MAE는 예측값과 실제값의 차이 절대값의 평균으로 정의됩니다.

이러한 측정 항목 외에도 정밀도, 재현율, F1 점수와 같은 다른 모델 정확도 측정 항목을 사용하는 것이 일반적이며, 이는 불균형 분류 작업에 특히 유용합니다.

전반적으로 모델 정확도는 머신 러닝 모델의 성능을 평가하는 중요한 지표이며, 다양한 모델의 효과성을 평가하고 성능을 비교하는 데 사용됩니다.

참고문헌

【1】https://encord.com/glossary/model-accuracy-definition/