[머신러닝] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 3장. 평가 (Evaluation)

 

[파이썬 머신러닝 완벽 가이드] 3장. 평가(Evaluation)

• 정확도 (Accuracy)
• 오차행렬 (Confusion Matrix)
• 정밀도 (Precision)
• 재현율 (Recall)
• F1 스코어
• ROC AUC

분류 (Classification) 성능 평가지표 개요와 정확도 (Accuracy) 소개

정확도 (Accuracy)

• 정확도는 직관적으로 모델 예측 성능을 나타내는 평가 지표
• 이진 분류의 경우 데이터의 구성에 따라 ML 모델의 성능을 왜곡할 수 있기 때문에 정확도 수치 하나만 가지고 성능을 평가하지 않음.
• 특히 정확도는 불균형한 레이블 값 분포에서 ML 모델의 성능을 판단할 경우, 적합한 평가 지표가 아님. 

오차행렬 (Confusion Matrix), 정밀도 (Precision), 재현율 (Recall) 소개

오차 행렬 

• 오차 행렬은 이진 분류의 예측 오류가 얼마인지와 더불어 어떠한 유형의 예측 오류가 발생하고 있는지를 함께 나타내는 지표이다. 

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