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[머신러닝 기초] 지도학습 - classification 평가척도 (confusion matrix, accuracy, recall, precision, f1-score, ROC, AUC)

목차 1. 오차행렬 (Confusion Matirx) 2. 평가 지표 2-1) Accuracy, Precision, Recall 2-2) F1-Score 2-3) ROC Curve와 AUC 1. 오차행렬 (Confusion Matrix) 의미 알고리즘이 예측을 수행하면서 얼마나 헷갈리고(confused) 있는지 보여지는 지표이다. 매우 혼란스러운 행렬이지만, 모든 값은 "예측"이 기준이다. True Negative (TN) 맞췄다. Negative로 예측해서 False Positive (FP) 틀렸다. Positive로 예측해서 실제는 Negative False Negative (FN) 틀렸다. Negative로 예측해서 실제는 Positive True Positive (TP) 맞췄다. Positive로..
데이터 분석/왕초보를 위한 머신러닝 2021. 9. 25. 01:38
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