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분류와 회귀에서 사용하는 용어 정리
샘플(입력): 학습 모델에 들어갈 하나의 데이터
예측(출력): 모델 결과 값
타깃(정답): 모델이 완벽하게 예측해야 하는 값
참값(꼬리표, annotation): 일반적으로 사람에 의해 수집된 데이터셋에 대한 모든 타깃.
예측오차(손실값): 모델의 예측과 타깃 사이의 (거리) 차이값
클래스: 분류 문제에서 선택할 수 있는 레이블의 집합.
예) 고양이-강아지 분류 문제에서 클래스는 "고양이"와 "강아지" 2개
레이블: 분류
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