머신러닝 - 분류모델 평가지표 (Precision, Recall, Accuracy) + 1종, 2종오류 정리
머신러닝, 딥러닝 등에서 모델의 성능을 점검하는 것은 아주 중요한 일이다. 당연하다. 애초에 머신러닝, 딥러닝 등을 사용하는 이유가 "정확"하게 예측하고 싶어서이기 때문이다. 그래서 얼마나 정확하게 예측되었는가? 를 살펴보는 것은 필수불가결한 요소라고 볼 수 있다. 그래서 이번 포스팅에선 분류 모델에서 어떠한 평가지표들을 사용하는지, 기초적인 개념들과 함께 정리해보고자 한다. True, False, Positive, Negative 정리 이 포스팅에서 설명할 내용은 위 그림 한 장으로 설명 가능하다. Precision, Recall, Accuracy 등을 이해하려면 우선 True 와 False, 그리고 Negative와 Positive의 개념을 이해해야 한다. 학교에서, 그리고 교재에서 명확히 알려주지를..
2023. 7. 15.
