A/B 테스트(A/B testing)둘 이상의 기법을 통계적으로 비교하는 방법으로서, 일반적으로 기존 기법과 새로운 기법을 서로 비교합니다. A/B 테스트의 목표는 더 우수한 기법을 찾는 것뿐만 아니라 그 차이가 통계적 유의성을 갖는지 여부를 파악하는 것입니다. A/B 테스트에서는 일반적으로 단일 측정항목을 사용하여 두 기법을 비교하지만, 적용 가능한 기법 및 측정항목의 수에는 유한성의 범위 내에서 제한이 없습니다. 정확성(accuracy)분류 모델의 예측이 얼마나 정확한지를 의미합니다. 다중 클래스 분류에서 정확성의 정의는 다음과 같습니다.정확성정확한예측총예시수정확성=정확한 예측총 예시 수이진 분류에서 정확성의 정의는 다음과 같습니다.정확성참양성참음성총예시수정확성=참양성+참음성총 예시 수참양성 및 참음..