머신러닝 성능평가지표 쉬운 개념정리(정밀도, 재현율, F1 스코어, ROC AUC ..)
머신러닝은 기본적으로 데이터 가공/변환, 모델 학습/예측, 평가의 프로세스로 구성되며, 성능 평가 지표(Evaluation Metric)는 일반적으로 분류모델인지 회귀문제인지에 따라 여러 종류로 나뉩니다. 회귀의 경우 대부분 실제값과 예측값의 오차 평균값에 기반합니다. (MAE, MSE 등.. 회귀모델은 추후 포스팅에서 더 자세히 다뤄볼 예정입니다) 분류의 경우도 동일하나, 데이터의 구성에 따라 불균형한 분포에서 자칫 잘못된 평가결과에 빠질 수 있기에 다음의 성능 평가 지표를 사용합니다. 분류의 성능 평가 지표 정확도(Accuracy) 오차행렬(Confusion Matric) 정밀도(Precision) 재현율(Recall) F1 스코어 ROC AUC 정확도(Accuracy) 정확도(Accuracy)는 실..
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2021. 6. 27. 18:28
