분류 모델 성능 지표 : Precision, Recall, F1-Score
분류 모델의 성능 지표는 모델이 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가하기 위해 사용된다. 다양한 성능 지표를 통해 모델의 장단점을 파악하고, 이를 바탕으로 모델을 개선할 수 있다. 이번 글에서는 분류 모델의 성능 지표로 널리 사용되는 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1-Score, 그리고 Confusion Matrix에 대해 알아본다.Confusion Matrix Confusion Matrix은 모델의 예측 결과를 실제 클래스와 비교하여 4개의 주요 요소로 구성된 표다. 이를 통해 모델의 성능을 자세히 분석할 수 있다. True Positive (TP): 실제 긍정 클래스를 긍정으로 정확히 예측한 경우True Negative (TN): 실제 부정 클래스를..
2024.06.06
