[AI/머신러닝] 머신러닝 분류모델 평가지표(Confusion Matrix, Accuracy, Precision, Recall, F1 Score)

Confusion Matrix (오차행렬) 실제 참 실제 거짓 예측 참 True Positive False Postive 예측 거짓 False Negative True Negative Accuracy (정확도) \[\frac{TP+TN}{TP+FP+TN+FN} \] Precision (정밀도) 분류기가 참으로 분류한 결과(예측) 중에서 실제 참의 비율 'Precision'의 'P'를 따와서 positive이 분모라고 생각하면 쉽다. \[\frac{TP}{TP+FP} \] Recall (재현율) 실제 참 중에서 분류기가 참으로 분류한 비율 실제 참인 데이터에서 분류가 제대로 된 비율이다. 'Recall' -> 'R'eal Positive이 분모에 들어간다. \[\frac{TP}{TP+FN} \] F1 Sc..