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머신러닝: 해석 가능성 vs 정확성의 딜레마

머신러닝 모델을 개발할 때, 우리는 종종 두 가지 중요한 목표, 즉 모델의 정확성 (Accuracy)과 해석 가능성 (Interpretability) 사이에서 균형을 맞춰야 합니다. 이 두 가지는 상호 배타적일 수 있으며, 종종 트레이드오프 관계에 놓입니다. 이 글에서는 해석 가능성과 정확성의 개념, 그리고 이 둘 사이의 트레이드오프를 자세히 살펴보고, 실제 문제에 어떻게 적용할 수 있는지 알아보겠습니다. 💡 해석 가능성 (Interpretability)이란 무엇일까요?해석 가능성은 머신러닝 모델의 예측과 결정을 이해하고 설명할 수 있는 정도를 의미합니다. 해석 가능한 모델은 모델이 왜 특정 예측을 했는지, 어떤 특징 (feature)이 예측에 가장 큰 영향을 미쳤는지 등을 쉽게 파악할 수 있습니다. ..
머신러닝 2025. 3. 4. 23:54
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