정밀도와 재현율

📎 **정밀도, 재현율은 Positive 데이터 세트의 예측 성능에 좀더 초점을 맞춘 평가 지표

정밀도(Precision) : precision_score(실제 결과, 예측 결과)**

• 예측을 Positive로 한 대상(FP + TP) 중 예측과 실제 값이 Positive로 일치한 데이터(TP)의 비율(Positive 예측 성능을 더욱 정밀하게 측정하기 위한 평가 지표로 양측 예측도)
• TP / (FP + TP)

—> 예측은 Positive인데, 예측이 맞은 것

재현율(Recall) : recall_score(실제 결과, 예측 결과)

• 실제가 Positive인 대상(FN + TP) 중 예측과 실제 값이 Positive로 일치한 데이터(TP)의 비율
• TP / (FN + TP)

—> 실제로 Positive인데 예측도 잘한 것

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이진 분류 모델의 업무 특성에 따라 특정 평가 지표가 더 중요한 지표로 간주

정밀도와 재현율 둘다 TP를 높이는 데 동일하게 초점을 맞추지만,

• 재현율은 실제 Positive 양성인 데이터 예측을 Negative 음성으로 잘못 판단하게 되면,
  업무상 큰 영향이 발생하는 경우 ex)암, 금융 사기
  —> 재현율은 FN을 낮추는데 초점을 맞춘다.

• 정밀도는 실제 Negative 음성인 데이터 예측을 Positive 양성으로 잘못 판단하게 되면,
  업무상 큰 영향이 발생하는 경우 ex) 스팸 메일
  —> 정밀도는 FP를 낮추는데 초점을 맞춘다.