머신러닝은 데이터 가공/변환, 모델학습/예측, 평가로 구성됨. 성능평가지표(Evaluation Metric)은 분류/회귀모델에 따라 달라진다. - 회귀: 실제값과 예측값의 오차 평균값을 성능평가지표로 갖는다. - 분류: 분류는 이진분류/멀티분류로 나뉘며, 정확도(Accuracy), 오차행렬(Confusion Matrix), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1스코어, ROC AUC의 성능평가지표를 갖는다. 1. 정확도 Accuracy 참고) 정확도와 재현율은 trade-off(상충)관계이다. - 새로만든 MyDummyClassifier 클래스에 BaseEstimator를 상속한다. - fit는 pass를 하기 때문에 아무것도 학습하지 않는다. - predict는 test 데이터의 fe..