머신러닝 모델을 평가하는 방법이 궁금합니다. 이 책에서는 어떤 평가 지표들을 다루나요?

머신러닝 모델을 개발하는 것만큼 중요한 것이 모델의 성능을 정확하게 평가하는 것입니다. 《데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝》에서는 다양한 평가 지표들을 소개하고, 각 지표가 어떤 의미를 가지는지, 어떤 상황에서 사용하는 것이 적절한지 상세하게 설명합니다. 예를 들어, 회귀 모델의 경우 MSE(Mean Squared Error), RMSE(Root Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error) 등을 다루고, 분류 모델의 경우 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1-score, AUC(Area Under the Curve) 등을 다룰 가능성이 높습니다. 단순히 수식을 나열하는 것이 아니라, 각 지표의 장단점을 비교하고, 실제 데이터를 활용하여 지표를 계산하는 방법을 보여줍니다. 또한, 모델의 성능을 개선하기 위한 다양한 전략들을 제시합니다. 이 책을 통해 모델 평가에 대한 이해도를 높이고, 더 나은 모델을 개발해보세요.