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- [ML] 평가(Evaluation) - 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 Score, ROC AUC 정밀도와 재현율 정밀도와 재현율은 Positive 데이터 세트의 예측 성능에 좀 더 초점을 맞춘 평가 지표이다. 정밀도와 재현율을 구하는 계산식은 다음과 같다. 정밀도(Precision)는 예측을 Positive로 한 대상 중에 예측과 실제 값이 Positive로 일치한 데이터의 비율을
- Classification에서의 성능 측정 이 책에서 시범을 보이고 있는 Binary Classification에서 모델 성능을 평가할 때 주로 사용하는 metric으로, 여기서는 Confusion matrix / Precision /Recall score / ROC curve를 설명하고 있다. 1) Confusion matrix 먼저, y_pred를 예측값이라고 하자.
- 분류 모델 평가 - Confusion Matrix, ROC Curve F1 Score - Limitation of Accuracy: Accuracy can be misleading in imbalanced datasets. However, Precision is not negligible, so using the F1 Score is a reasonable choice. C.