머신러닝 Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, Confusion Matrix 이해하기
오늘은 머신러닝 모델, 특히 Classification model의 퍼포먼스를 평가하는 방법에 대해 알아보고자 합니다. True/False Positive, True /False Negative 그리고 Accuracy, Precision, Recall, F-1 Score의 개념에 대해 설명드리겠습니다. Confusion Matrix 그리고 True/False Positive, True/False Negative에 대하여 Classification 모델을 평가할 때, Confusion Matrix 를 보고 평가를 합니다. 이 컨퓨젼 매트릭스는 아래와 같이 구성되어있습니다. 여기서 True/False Positive, True/False Negative의 개념에 대해서 살펴보겠습니다. True Positiv..
2023. 2. 13.