모델 성능 향상을 위한 기초 📚

• 교차검증과 하이퍼파라미터 튜닝은 머신러닝 모델의 성능을 체계적으로 평가하고 최적화하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 학습자는 이전에 공부한 모델의 능력을 향상시키는 방법을 배울 수 있습니다.

학습 목표

• 학습자는 교차검증의 개념, 목적, 기법(예: k-겹 교차검증, 계층별 교차검증 등)을 이해할 수 있어야 합니다.

• 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성을 인식하고, 하이퍼파라미터의 변화가 모델 학습을 어떻게 변화시키는지 이해합니다. 그리고 교차검증 결과에 따라 하이퍼파라미터를 조절해 모델의 성능을 높여 봅시다.

선행 학습 내용 📖

• 선형 회귀분석
• 로지스틱 회귀분석