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머신러닝 모델 비교를 위한 가설 검정

🔬 머신러닝 모델 비교의 필요성머신러닝 모델을 개발하고 훈련시키는 것은 빙산의 일각이다. 가장 중요한 단계 중 하나는 서로 다른 모델들을 비교하고, 주어진 문제에 가장 적합한 모델을 선택하는 것이다. 단순히 정확도(Accuracy)와 같은 지표를 비교하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있다. 모델의 성능 차이가 우연에 의한 것인지, 아니면 실제로 유의미한 차이를 보이는 것인지 객관적으로 판단해야 한다.🔑 핵심 용어: 가설 검정 (Hypothesis Testing)가설 검정은 통계학에서 사용되는 방법으로, 모집단에 대한 가설을 검증하는 데 사용된다. 머신러닝 모델 비교에 적용하면, 두 모델의 성능 차이가 통계적으로 유의미한지 판단할 수 있게 해준다. 귀무 가설 (Null Hypothesis): 두 모델 ..
머신러닝 2025. 3. 23. 12:38
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