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성능평가지표 (Evaluation Metric)
- 일반적으로 모델이 분류냐 회귀냐에 따라 성능평가지표는 여러 종류로 나뉜다. - 회귀의 경우 대부분 실제값과 예측값의 오차평균에 기반 ex) MAE, MSE 등 - 분류의 경우 회귀와는 다른 성능평가지표가 사용된다. - ex) 정확도(Accuracy), 오차행렬(Confusion Matrix), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1-Score, ROC-AUC 1. 정확도 - 정확도(Accuracy) = 실제 데이터와 예측결과가 동일한 데이터 건수 / 전체 예측 데이터 건수 = (TN+TP) / (TN+FP+FN+TP) - 정확도 평가 지표는 불균형한 레이블 데이터 세트에서는 성능 수치로 사용돼서는 안 된다. 즉, 정확도는 불균형한(imblanced) 레이블 값 분포에서 ML 모델의 ..
머신러닝/ML basic
2022. 1. 30. 22:58