머신러닝 모델을 평가할 때 **정확도(Accuracy)**와 **손실 함수(Loss Function)**는 중요한 지표로 사용됩니다. 이 두 개념은 모델의 성능을 측정하고, 학습 과정에서 모델이 얼마나 잘 수행되는지를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 아래에서는 정확도와 손실 함수의 차이점과 각 개념의 의미를 설명하겠습니다.1. 정확도 (Accuracy)정확도는 모델이 얼마나 정확하게 예측했는지를 측정하는 지표입니다. 이 지표는 분류 문제에서 가장 자주 사용됩니다. 정확도는 전체 예측 중에서 맞게 예측한 비율을 나타냅니다.정확도 계산:정확도=정확히 예측한 샘플 수전체 샘플 수×100\text{정확도} = \frac{\text{정확히 예측한 샘플 수}}{\text{전체 샘플 수}} \times 100정확..
