구글 머신러닝 단기집중과정 - 실제 ML 시스템 - 암 예측

실제 예: 암 예측

• 모델은 의료 기록을 통해 '환자가 암에 걸렸을 가능성'을 예측하도록 학습되었습니다.
• 환자의 연령, 성별, 이전 질병, 병원 이름, 활력 징후, 검사 결과 등을 특징으로 사용했습니다.
• 모델은 지속된 테스트 데이터에서 뛰어난 예측 결과를 보였습니다.
• 그렇지만 새 환자의 경우 평가 결과가 제대로 나오지 않았습니다. 이유가 무엇일까요?

 

실제 예: 암 평가

왜 새 환자의 경우에는 모델에서 평가 결과가 제대로 나오지 않는다고 생각하시나요? 문제가 무엇인지 생각해 본 다음, 아래에 있는 재생 버튼(▶)을 클릭하여 내 생각이 맞았는지 확인하세요.

 

라벨 누출 : 약간의 학습 라벨이 기능에 유출되어 모델의 속임수를 허용하는 것