ML

모델의 overfitting과 underfitting을 설명하기 전에, 모델의 학습 과정을 먼저 살펴보자.모델 학습 시 일반적으로 Dataset을 나눌 텐데, 이렇게 나눈 Train, Validation, Test Set 각각의 존재 이유를 먼저 살펴보고 넘어가자.Tr

Recall과 Precision의 조화평균인 F-score에서는 $\\beta$ 값을 통해, Recall과 Precision 중 어떤 값을 더 중요하게 관찰할 것인지를 결정한다.조금 더 구체적으로, $\\beta>1$인 경우 Recall을 더 중요하게,$\\beta&l