분류모델 평가

즐겁고치열하게·2022년 8월 24일

머신러닝 분류모델

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머신 러닝

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Confusion Matrix

1. Accuracy 정분류율

전체 데이터 중에서 정상을 정상으로, 불량을 불량으로 정확하게 예측한 비율

Accuracy = {{(TP + TN)} \over {Total} } * 100

2. Recall 재현율

Recall = {{TP} \over {(TP + TN)} } * 100

= {{TP} \over {True} } * 100

실제로 발생한 결과 중에서 정확하게 예측한 비율

3. Precision 정밀도

Precison = {{TP} \over {(TP + FP)} } * 100

\qquad\: = {{TP} \over {Predict} } * 100

예측한 내용 중에서 정확하게 맞춘 비율

4. F1 Score

정밀도와 재현율의 조화 평균

{\Large{2} \over \huge{{{1} \over {Precision}} + {{1} \over {Recall}}}} \huge = \Large{2 * Precision * Recall \over {Precision + Recall}}

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