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머신러닝 인터뷰 실무 가이드
book

머신러닝 인터뷰 실무 가이드

by 수잔 수 창, 박상현
September 2024
Beginner to intermediate
364 pages
8h 27m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 머신러닝 인터뷰 실무 가이드
210
머신러닝 인터뷰 실무 가이드
바 있습니다 ).
모델 평가에 관한 인터뷰 문제 예제
모델 평가 기법과 고려 사항들을 살펴봤으니, 이제 인터뷰 문제 예제들을 살펴보시죠.
인터뷰 문제
4
-
7
:
ROC
지표란 무엇이며, 언제 유용한가요?
답변 예시
ROC
(수신자 조작 특성) 곡선은 이진 분류 모델을 평가하는 데 사용될 수 있습니다. 이 곡선
은 다양한 임계값에서의 참양성률 대 위양성률을 그립니다. 여기서 임계값이란
0
1
사이의
확률로, 이보다 높을 경우 예측 결과를 해당 클래스로 간주합니다. 예를 들어, 임계값을
0
.
6
으로 설정하면, 모델의 확률 예측 중 클래스
1
일 확률이
0
.
6
을 초과하는 것들이 클래스
1
레이블링됩니다.
ROC
를 사용하면 다양한 임계값에서 참양성률과 위양성률의 트레이드오프를 판단하고 최적
의 임계값을 결정할 수 있습니다.
인터뷰 문제
4
-
8
: 정밀도와 재현율의 차이는 무엇이며, 분류 과업에서 언제 어떤 걸 사용하나요?
답변 예시
정밀도는 모델이 정확한 예측을 하는 능력 (품질 )을 측정하며, 재현율은 모델이 얼마나 많은
관련 항목을 정확하게 예측하는지 (양)를 측정합니다. 수학적으로 정밀도는 참양성 (
TP
) /
(참양성 (
TP
) + 위양성 (
FP
))으로 계산되며, 재현율은 참양성 (
TP
) / (참양성 (
TP
) + 위음
성(
FN
)) ...
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ISBN: 9791169212397