분류 분석은 사전에 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 지정된 입력의 순서 또는 클래스를 예측하는 데 사용되는 기계 활용 능력 알고리즘의 한 유형입니다. 분류 모델이 세워지면 레이블이 지정되지 않은 새로운 데이터에 대해 정확한 예측을 할 수 있도록 성능을 평가하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 분류 분석을 위한 가장 일반적인 평가 기준을 설명하고 어떻게 적용할 수 있는지 보여주는 Python 코드 예제를 제공합니다. 분류 분석을 위한 평가 기준 분류 모델의 성능을 측정하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 평가 기준이 있습니다. 가장 흔한 것 중 일부는 다음과 같습니다. 1. Accuracy(정확도): 이것은 최고의 기본적인 평가 지표이며 모든 인스턴스 중에서 올바르게 분류된 인스턴스의 백분율을 측정합니다. 2..