Confusion Matrix (분류 모델 성능 평가지표)

Confusion Matrix는 분류 모델에서 가장 많이 쓰이고 있는 지표입니다. 모델이 정답을 맞춘 케이스 TP - 정답이 Positive이고 분류 모델이 Positive으로 예측한 케이스 TN - 정답이 Negative이고 분류 모델이 Negative으로 예측한 케이스 모델이 정답을 못 맞춘 케이스 FP - 정답이 Positive이고 분류 모델이 Negative으로 예측한 케이스 FN - 정답이 Negative이고 분류 모델이 Positive으로 예측한 케이스 1. 정확도(Accuracy) 측정 정확도는 실제 정답을 바르게 예측한 비율 정확도 = (TP+TN) / (TP+FP+FN+TN) 2. 정밀도(Precision) 측정 정밀도는 모델이 Positive으로 예측한 값이 실제 Positive인 비율..
데이터분석 이론 2020. 12. 17. 01:51
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