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분류분석(Classification)은 모델의 분류 성능을 판단할 때 모델의 class 분류 결과에 따라 Confusion Matrix를 작성하고 ROC, AUC 등을 metric을 활용한다 반면 회귀분석(Regression)은 출력이 수치형 데이터이므로 실제 학습 대상값과의 '차이'를 기반으로 모델의 성능을 판단하는게 일반적인데, 이 때 많이 쓰이는 metric이 RMSE, MAE, R squared (결정계수) 값이다 - 결정계수는 모델이 학습 데이터에 얼마나 잘 fitting 되었는지를 판별하는 용도로 사용 \(RMSE = \sqrt{{1 \over N}\sum_{i=1}^{N}{(y_i-\hat{y_i})^2}}\) \(MAE={1 \over N}\sum_{i=1}^{N}{|y_i - \hat{y..