normalize1 [세미나 발표] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow Ch.3.1 [머신러닝] 오류 분석, 멀티라벨·멀티아웃풋 분류 정리Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (Aurélien Géron) Chapter 3. Classification (p.207~220) 내용을 정리한 글이다.오류 분석 (Error Analysis)좋은 모델을 골랐다면, 이제 성능을 더 끌어올릴 차례다. 이때 핵심은 모델이 어떤 유형의 실수를 반복하는지 파악하는 것이다. 정확도 숫자만 봐서는 알 수 없는 정보다.혼동 행렬 시각화MNIST처럼 클래스가 10개인 경우 혼동 행렬은 10×10으로 숫자만 봐서는 읽기 어렵다. 컬러 히트맵으로 시각화하면 한눈에 파악할 수 있다.from sklearn.model_selection impo.. 2026. 3. 21. 이전 1 다음
