머신러닝 방법을 비교하고 최종 모델을 선택하는 것은 적용된 머신러닝의 일반적인 작업입니다. 모델은 일반적으로 평균 기술 점수를 직접 계산하고 비교하는 k-fold 교차 검증과 같은 리샘플링 방법을 사용하여 평가됩니다. 이 접근 방식은 간단하지만 평균 기술 점수 간의 차이가 실제인지 통계적 우연의 결과인지 알기 어렵기 때문에 오해의 소지가 있습니다. 통계적 유의성 검정은 이 문제를 해결하고 동일한 분포에서 추출되었다는 […]
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