[python] 파이썬을 사용한 머신러닝 모델 평가 방법
이 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 머신러닝 모델을 평가하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 모델을 구축한 후에는 모델의 성능을 정량적으로 평가하여 적합성을 검증해야 합니다. 머신러닝 모델의 평가는 모델의 일반화 능력을 측정하는 중요한 단계입니다.
모델 평가 지표
모델 평가를 위한 여러 지표가 있지만, 주로 사용되는 일반적인 지표는 다음과 같습니다:
- 정확도 (Accuracy)
- 정밀도 (Precision)
- 재현율 (Recall)
- F1 점수 (F1 Score)
- 혼동 행렬 (Confusion Matrix)
- AUC-ROC 곡선
모델 평가 방법
홀드아웃 방법 (Holdout Method)
홀드아웃 방법은 데이터를 랜덤하게 train set과 test set으로 나누어 모델을 평가하는 방법입니다. 코드 예시:
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
교차 검증 (Cross-Validation)
교차 검증은 데이터를 여러 subset으로 나누어 각 부분에 대해 모델을 평가하는 방법입니다. 5-폴드 교차 검증의 예시는 아래와 같습니다:
from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
부트스트랩 (Bootstrap)
부트스트랩은 원본 데이터에서 복원추출을 통해 여러 subset을 생성하여 모델을 평가하는 방법입니다. 코드 예시:
from sklearn.utils import resample
boot = resample(data, replace=True, n_samples=100, random_state=1)
마치며
머신러닝 모델을 평가하는 것은 매우 중요하며, 올바른 방법으로 평가한다면 모델 성능을 올바르게 이해하고 개선할 수 있습니다. 다양한 모델 평가 방법을 활용하여 최적의 모델을 찾을 수 있는 능력을 키우는 것이 중요합니다.
이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 머신러닝 모델을 평가하는 방법에 대해 알아보았습니다. 다양한 평가 방법을 활용하여 모델의 성능을 정량적으로 평가할 수 있습니다. 모델 평가는 모델 개선 및 결정에 중요한 역할을 합니다.
참고 문헌:
- https://scikit-learn.org/stable/index.html
언제나 공식 문서를 참고하는 것이 중요합니다.