이진 분류두 클래스 중 하나로 분류하는 것은 흔한 머신 러닝 문제입니다.원시 데이터에서는 클래스가 "Yes"와 "No", 또는 "Dog"와 "Cat"와 같은 문자열로 표현될 수 있습니다. 이러한 데이터를 사용하기 전에 클래스 레이블을 할당합니다: 하나의 클래스는 0, 다른 하나는 1로 할당합니다. 숫자 레이블을 할당하면 데이터가 신경망에서 사용할 수 있는 형태가 됩니다.정확도와 교차 엔트로피정확도(Accuracy)는 분류 문제에서 성공을 측정하는 데 사용되는 여러 메트릭 중 하나입니다. 정확도는 올바른 예측의 비율을 총 예측의 비율로 나타냅니다: accuracy = number_correct / total. 항상 정확하게 예측하는 모델은 정확도 점수가 1.0이 됩니다. 모든 조건이 동일하다면, 데이터셋의..
