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[ML] 주요 Metric : Confusion matrix, Accuracy, Precision, RecallData miner/Information Retrieval 2021. 12. 15. 17:42
- Confusion Matrix (혼동 행렬) : 샘플 데이터의 실제값과 모델의 예측값을 한 눈에 볼 수 있는 표이다. 많은 매트릭이 Confusion matrix의 기반으로 구해진다고 보면 된다. 이진 분류를 기반으로 생각해 보았을 때 실제 클래스 - 예측 클래스 구분은 다음의 네 가지 경우로 나뉠 수 있다. 앞 부분은 모델이 예측한 클래스가 맞는지 틀리는지 여부를 나타내며 (T: True 옳게 분류한 경우, F: False 틀리게 분류한 경우) 뒷 부분은 모델이 예측한 클래스의 레이블을 뜻한다(P: positive 모델이 중점으로 맞추고자 하는 클래스, N: negative 그 외의 클래스)고 생각하면 편리하다. TP (True Positive) : 모델이 Positive class에 해당하는 경우..