분류 모델에 대한 성능 평가 지표들
Precision & Recall Precision 은 모델의 예측 값 중, 실제 값과 같은 데이터의 비율을 말하고, Recall 은 실제 값 중, 모델의 예측 값과 같은 데이터의 비율을 말한다. 다시 정리하면, 예측해야할 값의 클래스가 A, B, C 가 있다고 할 때, Precision = (예측 데이터 중, 실제 클래스 A 인 데이터의 수) / (클래스 A 로 예측된 값들의 데이터 수) Recall = (실제 데이터 중, 클래스 A 로 예측된 값들의 데이터 수) / (실제 클래스 A 인 데이터의 수) 일반적으로 각 클래스 A, B, C 에 대한 각각의 성능 지표를 구한 뒤, 평균을 내어 하나의 지표로 통합하여 표현한다. 평균 외에 다른 방법도 있긴 하다. 이 두 값 모두 0~1 사이의 값을 가지며 1..
하나씩 점을 찍어 나가며
