B.D.A.I
메뉴
🤖
B.D.A.I
▼
정규반
▼
취업
▼
Report
Learning
▼
커뮤니티
회원가입/로그인
현직자 신청
학회 소개
공모전
스터디
클래스
코딩 테스트
자격증
수료시험
정부교육
← 문제 목록으로
고객의 서비스 해지 여부를 예측하는 분류 모델을 개발한 분석가가 전체 데이터를 사용해 모델을 학습한 뒤, 동일한 데이터에서 정확도를 측정했더니 98%라는 높은 성능을 얻었다. 그러나 이 결과만으로 실제 신규 고객에 대해서도 비슷한 성능을 낼 것이라고 판단하기는 어렵다. 따라서 모델 개발 전에 데이터를 학습용과 평가용으로 분리하려고 할 때, 그 주된 목적으로
AICE · 0pt
학습에 사용되는 데이터의 양을 줄여 모델의 복잡도를 직접 낮추기 위해
모델이 학습 과정에서 접하지 않은 데이터에 대해서도 잘 작동하는지 확인하기 위해
학습 데이터와 평가 데이터의 클래스 비율을 반드시 서로 다르게 만들기 위해
평가 데이터의 정답 레이블을 제거하여 비지도학습 방식으로 성능을 측정하기 위해
제출하기
×
안내
신청하러 가기
오늘 하루 열지 않기
×
바로 보기
바로 보기
바로 보기
바로 보기
바로 보기
바로 보기
바로 보기
바로 보기
바로 보기
1
+
Be Data-literate Advanced with AI
직무분석 · 채용공고 · 현직자 커피챗 · 정규반교육
N
네이버로 시작
구글로 시작
또는
이메일
비밀번호
이메일만 이 기기에 저장
이메일로 로그인
회원가입
·
비밀번호 찾기