이 문서에서는 Go 언어로 작성된 데이터 분류 모델의 정확도를 평가하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

데이터 분류 모델의 정확도란?

데이터 분류 모델의 정확도는 모델이 올바르게 분류한 데이터 비율을 의미합니다. 보통 0에서 1 사이의 값으로 표현되며, 1에 가까울수록 모델의 성능이 우수하다고 할 수 있습니다.

정확도 평가 방법

1. 테스트 데이터셋 생성

모델의 성능을 평가하기 위해 테스트 데이터셋을 먼저 생성해야 합니다. 이 테스트 데이터셋은 모델이 훈련되지 않은 새로운 데이터로 이루어져야 합니다.

// 테스트 데이터셋 생성 예시
testData := [][]float64{
    {5.1, 3.5, 1.4, 0.2},
    {4.9, 3.0, 1.4, 0.2},
    // ... (데이터 계속)
}

2. 모델에 테스트 데이터 입력

생성된 테스트 데이터셋을 사용하여 모델에 입력하고 예측을 수행합니다.

// 모델에 테스트 데이터 입력 및 예측
predictions := model.Predict(testData)

3. 정확도 계산

예측 결과를 실제 정답과 비교하여 정확도를 계산합니다.

// 정확도 계산
accuracy := calculateAccuracy(predictions, actualLabels)

마치며

Go 언어를 사용하여 데이터 분류 모델의 정확도를 평가하는 방법을 간단히 살펴보았습니다. 정확도 평가를 통해 모델의 성능을 정량화하여 비교하고, 필요에 따라 모델을 개선하는데 도움이 될 것입니다.

참고 자료

• “Evaluating Machine Learning Models” - https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/linear#evaluate_the_model