정확도 지표를 통한 모델 성능 분석하기
정확도는 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 중요한 지표 중 하나입니다. 이 지표는 모델이 올바르게 분류한 샘플의 비율을 보여주며, 특히 분류 문제에서 널리 사용됩니다. 하지만 정확도는 클래스 불균형이 있는 데이터셋에서는 오해를 불러일으킬 수 있으므로 신중히 해석해야 합니다. 본 글에서는 정확도의 정의와 계산 방법, 그리고 이 지표를 통해 모델의 성능을 어떻게 분석할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다. 이를 통해 더 효과적인 머신러닝 모델을 구축하는 데 도움을 줄 것입니다.