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1. 평균 제곱 오차(MSE): 이 메트릭은 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. MSE는 모델이 얼마나 잘 수행되는지를 측정하는 척도로, 일반적으로 0에서 1 사이의 값으로 계산됩니다.
2. 평균 제곱근오차(RMSE): RMSE는 머신 러닝 모델을 평가하는 데 사용되는 통계적 측정값입니다. 일반적으로 0과 1 사이의 값을 포함합니다.
3. 표준 편차: 표준 편차는 모델의 성능에 영향을 줄 수 있는 요소입니다. 예를 들어, 과적합 또는 과소적합이 높은 모델은 성능이 저하될 수 있습니다.
4. 민감도: 민감도는 모델이 데이터에 얼마나 잘 일반화되는지를 측정하는 척도입니다. 민감도는 모델의 정확도에 영향을 미칠 수 있는 요인 중 하나입니다.
5. 혼동 행렬: 혼동 행렬은 모델이 데이터를 얼마나 잘 해석하는지 판단하는 데 사용되는 지표입니다. 혼동 행렬에는 모델의 예측과 실제 결과의 차이가 포함됩니다.
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