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모델은 믿을만한 기본 기준이 필요합니다.

모델 점수를 비교하기 전에 개선이 무엇을 의미하는지 알아보세요.

기계 학습 & 예측 시스템 일러스트티브 장면

오늘날 이 결정 이 어떻게 이루어지고 있으며 그 의 한계 는 무엇 입니까? 규칙, 간단한 통계 방법 또는 기존의 작업 흐름은 유용한 기본 라인을 제공할 수 있습니다.

비교 가능한 조건에서 후보 접근 방식을 평가합니다. 데이터 누출, 레이블 지연 및 인구 변화 등을 고려하십시오. 실수 를 그 결과 를 보고 살펴보십시오.

의도된 용도로 관련된 증거를 이용한 접근 방식을 선택하십시오. 기본 및 평가 설정을 유지하여 미래의 변화를 공정하게 비교할 수 있습니다.

더 명확한 다음 단계

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그럼 살펴보자.

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