(ML)모델 평가의 개념

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1. Confusion Matrix(오차행렬)

• 학습된 분류 모델이 예측을 수행하면서 얼마나 헷갈리고(confused) 있는지도 함께 보여주는 지표

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2. Accracy(정확도)

• 전체 데이터에서 실제 데이터와 일치하게 예측한 비율
• Imbalanced Data에서는 적합한 지표가 될 수 없음

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3. Precision(정밀도)

• Positive라고 예측한 것 중에서 실제 positive의 비율
• 스팸메일과 같이 양성으로 잘못 예측했을 때 문제가 커지는 경우에 유용한 지표

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4. Recall(재현율)

• 실제 positive 중 positive라고 예측한 비율
• 암진단과 같이 양성인데 음성으로 잘못 예측했을 때 문제가 커지는 경우에 유용한 지표

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5. Fall-out(FPR)

• 음성 중에서 양성이라고 예측한 비율

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6. F1-Score

• Recall과 Precision의 절충안 지표
• Recall과 Precision의 조화평균