A. 모델의 성능을 검증하려면

B. 데이터 사전 처리

C. 머신러닝 모델을 학습시키기 위해

D. 모델의 예측을 평가하려면

A. 간단하고 해석 가능한 모델을 생성합니다.

B. 고차원 데이터와 잘 작동합니다.

C. 여러 모델을 결합하여 예측 성능을 개선합니다.

D. 최소한의 데이터 전처리가 필요합니다.

A. 기능 엔지니어링의 사용

B. 사용된 데이터의 유형

C. 필요한 레이블이 지정된 데이터의 양

D. 타겟 변수의 존재 또는 부재

A. F1 점수

B. 평균 절대 오차(MAE)

C. 혼동 행렬

D. 정밀도

A. 모델 학습 속도를 높이기 위해

B. 모델 복잡성을 높이기 위해

C. 과잉 맞춤을 방지하고 모델 복잡성을 줄이기 위해

D. 모델에 더 많은 기능을 추가하려면