13강. Confusion Matrix & F1-score

• if 암 환자 => False Negative : 이 case를 줄이는 것이 가장 중요!
• if 스팸 메일 => False Positive => 이 case를 줄이는 것이 가장 중요!
  => Accuracy score로는 False Negative / Positive 비율을 알 수 없다.
  
  

<분류와 관련된 추가적인 성능지표>

Recall 재현율 & Precision 정밀도

• Recall : 원래 참인 것들 중 모델이 참이라고 맞춘 것의 비율 : TF / (TP + FN)
• Precision : 사격할 때 일단 쏘고 잘 맞았는 지 확인 => 일단 참이라고 예측한 것 중 실제 참인 것의 비율 => TP / (TP + FP)
• recall 은 False Negative에 집중 / precision은 True Positive에 집중

F1- score : recall과 precision의 조합 평균

• recall과 precision 중 어디에 집중할 지 애매할 때 사용 가능, recall 과 precision 모두 동등하게 중요하게 여김
• f - beta score : recall 과 precision에 가중치를 두어 어느 쪽에 더 비중을 둘 지 조절 가능