--error-count 옵션은 모델이 예측한 결과의 오류를 계산하는 데 사용됩니다. 오류는 모델이 예측한 결과와 실제 결과 사이의 차이입니다.
이 옵션을 사용하는 목적은 모델의 성능을 평가하고 개선하는 것입니다. 예를 들어, 모델이 예측한 결과가 실제 결과와 너무 많이 차이나면, 모델의 학습 데이터를 다시 조정하거나 모델의 구조를 수정해야 할 수 있습니다.
--error-count 옵션을 사용하는 상황은 다음과 같습니다.
1. 모델의 성능을 평가할 때: 모델이 예측한 결과의 오류를 계산하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.
2. 모델의 학습 데이터를 조정할 때: 모델이 예측한 결과의 오류가 너무 큰 경우, 학습 데이터를 다시 조정하여 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.
3. 모델의 구조를 수정할 때: 모델이 예측한 결과의 오류가 너무 큰 경우, 모델의 구조를 수정하여 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.
이러한 상황에서 --error-count 옵션을 사용하여 모델의 오류를 계산하고, 모델의 성능을 평가하고 개선할 수 있습니다.
2025-07-16 06:44