Data Science/ML & DL

분류 성능 평가지표(Classification Evaluation Metrics) - Confusion Matrix, Accuracy, Precision, Recall, F1 score, ROC curve, AUC

분류 모델을 연구개발하여 완성된 결과물은 분류 성능 평가지표(Classification Evaluation Metrics)를 통해 얼마나 유의미한 모델인지에 대한 평가가 필요하다. 이를 위해 여러 가지 방법들이 있는데 Confusion Matrix, Accuracy, Precision , Recall , F1 score, ROC curve, AUC 등이 있다. 많은 종류가 있지만 모델이 사용되는 환경에 따라 어떤 지표를 이용하여 모델을 평가할지는 연구자의 몫이다. Confusion Matrix(혼동 행렬)Confusion Matrix란 모델이 예측한 값(Predicted Class)과 실제 값(Actual Class)을 비교하기 위한 표이다 True/False는 실제 값과 예측 값이 일치하는지에 대한 ..