🧠 이제 가공한 데이터로 펭귄 종류를 맞히는 분류 모델을 학습시켜볼 차례입니다. AIDU ez에서는 아래 5단계를 거쳐요.
아래 번호를 하나씩 눌러서 확인해 보세요.
① 입력/출력/제외 칼럼 선택
Output(맞힐 것) = species(펭귄 종류), 제외 = sex(성별), 나머지는 모두 Input(참고 정보)으로 선택해요.
② 칼럼 파라미터 설정
island처럼 글자로 된 칼럼을 숫자로 바꾸는 방법(인코딩 방식)을 정해요. 3장에서 배운 인코딩, 기억나시나요?
③ 학습 파라미터 설정
Epochs(반복 횟수), Batch Size, Learning Rate 등 3장에서 배운 값들을 정해요. (기본값을 그대로 써도 돼요)
④ 결과 평가
학습이 끝나면 모델의 정확도(accuracy)를 확인해요.
⑤ 모델 저장
완성된 모델을 저장해서 나중에 예측(활용)할 때 쓸 수 있게 해요.
📊 학습 결과: 정확도(accuracy) = 0.82
100마리의 펭귄을 보여주면, 그중 약 82마리의 종류를 맞힌다는 뜻이에요. 꽤 잘 맞히는 편이죠?
배운 내용 확인하기
Q4-3. 분류 모델의 정확도(accuracy)가 0.82라는 것은 어떤 의미일까요?