분류 모델 성능 평가 - Confusion Matrix(정확도,정밀도,재현율,F1-score,민감도,특이도,ROC,AUC)
이번 포스팅에서는 분류 모델에 대한 대표적인 성능 평가 지표인 confusion matrix에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 이 지표는 혼동행렬이라고도 하는데, 정확도 정밀도, 재현율, 민감도, 특이도 등 여러가지 지표를 같이 볼 수 있습니다. 왜 이렇게 다양한 지표를 사용하는 것일까요? 이유는 여러 측면에서 예측 정확도를 확인하고 해당 case에 맞는 평가방법을 적용하기 위해서입니다. 업무에 따라 recall은 좀 낮아도 되는데, precision이 높아야 한다던지, 아니면 반대의 경우라던지 각각 다를 수 있습니다. 우리는 이 지표들을 조절해 가며 알고리즘을 업무에 맞게 적용할 수 있습니다. 혼동행렬(Confusion Matrix) 행렬의 각 행은 실제 클래스의 인스턴스를 나타냅니다. 중요한 것은 아래 ..
2023. 10. 19.
