모델 검토 개념 이해

교육 결과 분석을 시작하기 전에 모델 메트릭에 대한 기본적인 이해를 갖는 것이 도움이 될 수 있습니다.

사용할 수 있는 모델 메트릭은 크게 모델 점수와 기능 중요성 메트릭의 두 가지 유형으로 구분할 수 있습니다. 모델을 검토할 때 두 가지 유형의 메트릭을 모두 분석해야 합니다.

사용할 수 있는 각 알고리즘이 모델을 교육하는 방법에도 차이가 있습니다.

모델 점수

모델 점수는 모델 예측의 정확성을 나타냅니다.

모델 점수 해석

기능 중요성

기능 중요성은 기술적으로 모델 점수는 아니지만 모델 품질을 평가하고 잠재적인 문제를 진단하려면 모델 점수와 함께 사용해야 합니다. 또한 기능 중요성은 데이터 추세에 영향을 미치는 키 드라이버에 대한 통찰력을 제공합니다.

기능 중요성 이해

알고리즘

특정 알고리즘은 특정 문제 유형에 가장 잘 작동합니다. 각 알고리즘에는 장점과 단점이 있으므로 모델을 검토할 때 이를 고려해야 합니다.

모델 알고리즘 이해