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모델 정확성 개선
요구 사항에 맞는 ML 모델을 얻는 것에는 보통 이 ML 프로세스를 반복하고 몇 가지 변형을 시도하는 것이 포함됩니다. 첫 번째 반복에서 예측 능력이 매우 높은 모델을 얻지 못할 수도 있고, 더 나은 예측을 위해 모델을 개선해야 할 수도 있습니다. 성능을 개선하기 위해 다음 단계를 반복할 수 있습니다.
데이터 수집: 학습 예제의 수 증가
특성 처리: 더 많은 변수 추가 및 특성 처리 향상
모델 파라미터 조정: 학습 알고리즘에서 사용하는 학습 파라미터의 대체 값 고려
