머신러닝 프로젝트를 진행할 때, 우리는 정성을 다해 데이터를 수집하고 전처리하며, 최적의 알고리즘을 선택해 모델을 훈련시킵니다. 그리고 마침내 모델이 완성되면 가장 먼저 던지는 질문은 "이 모델, 얼마나 잘 작동하는가?"일 것입니다. 이 질문에 답하기 위해 우리는 다양한 '평가 지표(Evaluation Metrics)'를…

In the world of machine learning, creating a model is often only half the battle. A model might be architecturally brilliant and trained on a massiv…

機械学習プロジェクトが成功するか否か、その分水嶺は、構築したモデルの性能をいかに正しく、そして深く評価できるかにかかっています。多くの初学者が「正解率（Accuracy）」という指標に飛びつきがちですが、実はこれが深刻な誤解を招く罠であることが少なくありません。特に、現実世界のデータがしばしばそうであるように、クラス間に不均衡（Imbalanced Data）が存在する場合、99%という高い正…

在机器学习的实践中，构建一个模型仅仅是旅程的开始。一个模型无论其架构多么复杂，算法多么前沿，如果无法准确、可靠地评估其性能，那么它在现实世界中的价值就无从谈起。然而，评估模型并非简单地查看一个“准确率”数字那么轻松。事实上，过度依赖单一、不恰当的指标，尤其是准确率，是数据科学领域最常见的陷阱之一。这不仅可能导致对模型能力的严重误判，甚至可能在关键应用（如医疗诊断或金融风控）中引发灾难性后果。 …