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Knowledge Tracing에 대한 이해도
예측에 대한 평가는 AUC와 ACC 지표를 통해 이뤄진다. AUC를 우선으로 삼으며 AUC 점수가 같을 경우 ACC를 통해 순위를 매긴다.
AUC(Area Under The ROC Curve)는 다양한 threshold에서 모델의 분류 성능을 나타내는 지표이다. 비율에 대한 값이기에 0부터 1 사이의 값을 가지며, threshold를 특정하지 않고 모델이 얼마나 잘 예측을 했는지 평가할 수 있다는 특징을 가진다.
ACC(Accuracy)는 모델의 예측값과 실제값을 비교하여 모델이 옳게 예측한 비율을 나타내는 지표이다. Threshold를 0.5로 잡아 정오답을 판단한다.