내장된 워드 임베딩 알고리즘으로 텍스트 분류기를 훈련합니다. 데이터 세트에는 A=300, B=292, C=240, D=258, E=310의 샘플 수를 가진 5개의 클래스가 있습니다. 데이터를 섞고 10%를 테스트용으로 따로 둡니다. 훈련 후, 훈련 및 테스트 세트에 대한 혼동 행렬이 생성됩니다. 이 결과로부터 어떤 결론을 내릴 수 있습니까?

제공된 정보만으로는 클래스 C와 D가 서로 너무 유사하다고 결론 내릴 수 없습니다. 혼동 행렬은 모델이 각 클래스를 얼마나 정확하게 예측했는지 보여주며, 특정 클래스 간의 오분류가 높을 때 유사성을 추론할 수 있습니다. 하지만 질문에는 혼동 행렬의 구체적인 결과가 제시되지 않았습니다. 데이터 세트 크기는 홀드아웃 검증에 충분하며(총 1300개 샘플), 클래스 분포는 불균형하지만 '심하게 편향'되었다고 보기는 어렵습니다. 모델이 특정 클래스에 과적합되었는지 여부는 훈련 및 테스트 세트의 성능 차이를 통해 판단해야 하는데, 이 정보 역시 제시되지 않았습니다.