이론 목록
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01
분석모형 평가
02회귀모형 평가와 잔차 진단
회귀 평가지표와 잔차 진단으로 예측오차와 모형 가정을 점검한다.
분석모형 평가
03혼동행렬과 분류 평가지표
혼동행렬을 바탕으로 주요 분류 평가지표의 차이를 구분한다.
분석모형 평가
04ROC·AUC와 임곗값 선택
ROC·AUC의 의미를 이해하고 비용·용량에 맞는 임곗값을 정한다.
분석모형 평가
05교차검증과 일반화 성능
교차검증으로 일반화 성능과 분할별 변동을 함께 평가한다.
분석모형 평가
06모수 유의성·적합도 검정
모수 유의성·적합도 검정의 목적과 p-value 해석을 익힌다.
분석모형 개선
07과대적합 방지와 하이퍼파라미터 최적화
규제·가지치기·조기종료와 올바른 하이퍼파라미터 탐색을 익힌다.
분석모형 개선
08최종모형 선정·융합과 비즈니스 기여도
성능·설명력·운영비·업무 가치를 종합해 최종모형을 선정한다.
데이터 분석결과 시각화
09분석결과 시각화와 인포그래픽
분석 목적에 맞는 차트를 고르고 왜곡 없이 결과를 전달한다.
분석결과 활용
모형 전개·모니터링·리모델링
배포 후 성능·드리프트를 감시하고 재학습·롤백 기준을 정한다.