점수 함수

점수 함수(Scoring Function)는 주어진 입력 데이터나 모델의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 설계된 수학적 함수이다. 이는 시스템이 얼마나 잘 작동하는지를 측정하는 기준 역할을 한다.

주로 머신러닝 및 통계학 분야에서 모델의 적합도나 예측 오류 정도를 계산하는 데 사용된다.
함수의 목적은 최적화 과정에서 최소화하거나 최대화할 목표 값을 제공하는 것이다. 예를 들어, 손실 함수(Loss Function)는 예측값과 실제값 사이의 차이를 측정한다.

다양한 문제 유형에 따라 다양한 형태의 점수 함수가 존재하며, 대표적으로 평균 제곱 오차(Mean Squared Error) 등이 있다. 이러한 함수들은 최적화 알고리즘의 방향을 결정하는 핵심 요소가 된다.