제한되지 않고 한 번에 여러 지표를 볼 수 있다는 점입니다. 이렇게 하면 모델을 배포한 후 예
상하지 못한 작동을 방지할 수 있습니다.
또한 데모 프로젝트에서 제품별 정확도를 얻기 위해 데이터셋의 피처에 따라 평가 데이터를 분
할할 수도 있습니다. 다음 절에서 이를 수행하는 방법을 설명합니다.
7.3
공정성을 위한 모델 분석
우리가 모델을 훈련할 때 사용하는 모든 데이터는 어떤 식으로든 편향되어 있습니다. 현실 세
계는 매우 복잡한 곳입니다. 그리고 이 모든 복잡성을 적절히 포착하는 데이터 샘플을 채취하
기란 불가능합니다.
4
장에서는 파이프라인으로 들어가는 데이터의 편향에 대해 살펴보았습니
다. 이 장에서는 모델의 예측이 공정한지를 살펴보겠습니다.
169
7
장
모델 분석 및 검증
NOTE
_ 공정성과 편향
‘공정성’과 ‘편향’이라는 용어는 머신러닝 여러 그룹의 사람이 하나의 모델로부터 다른 결과를
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