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머신러닝 모델 보정 기법: 신뢰도를 높이는 방법

머신러닝 모델의 예측 정확도는 매우 중요하지만, 예측 값의 신뢰도 또한 간과해서는 안 됩니다. 모델 보정(Model Calibration)은 모델이 예측한 확률이 실제 정답일 확률과 얼마나 일치하는지를 개선하는 기법입니다. 이 글에서는 모델 보정의 중요성과 다양한 기법들을 살펴보고, 파이썬 코드를 통해 실제 적용 방법을 알아보겠습니다.🧠 모델 보정의 중요성 (Importance of Model Calibration)머신러닝 모델은 종종 확률적 예측을 수행합니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델은 특정 이미지가 고양이일 확률을 80%로 예측할 수 있습니다. 그러나 80%의 확률 예측이 실제로 80%의 정확도로 나타나지 않는 경우가 많습니다. 즉, 100개의 이미지 중 80개가 고양이 이미지일 경우, 모델은..
머신러닝 2025. 3. 9. 07:12
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