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아는 만큼 보인다

[머신러닝 machine learning] 척도metric (accuracy, precision, recall, and f1 score)

척도는 모델을 평가하기 위해 사용하는 값이다. 척도를 통해 모델의 성능을 비교하여 여러 모델 중 하나를 선택할 수도 있고, 기존 모델의 성능이 낮다면 이를 높이기 위해 다양한 대처를 해볼 수도 있다. 결국 잘 맞추면 되는 것 아닌가? 즉 정확도(accuracy)가 높으면 되는 것 아닌가? 라고 생각할 수도 있지만, 데이터의 특징이나 상황, 목적에 따라 다양한 척도가 사용될 수 있다. 척도에 대한 설명으로 바로 들어가기 전에, 분류 문제에 있어서 다음과 같은 confusion matrix를 그려볼 수 있다. Predicted/classified label 예측된/분류된 라벨 Negative Positive Actual label 실제 라벨 Negative True Negative 980 False Posi..
머신러닝&딥러닝 2022. 8. 27. 17:41
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