머신러닝: 분류 모델 성능 측정 지표

Precision (정밀도)

- 모델이 True라고 분류한 것 중에서 실제 True인 것의 비율

- 정밀도의 값은 0에서 1까지의 값을 가지며 값이 클수록 정밀도가 높은 것을 의미함

 

Recall (재현율) :

- 실제 True인 것 중에서 모델이 True라고 예측한 것의 비율

- 재현율의 값은 0에서 1까지의 값을 가지며 값이 클수록 재현율이 높은 것을 의미함

 

Accuracy (정확도)

- True-True뿐만 아니라 False-False라고 예측한 경우도 고려하는 지표

- 정확도의 값은 0에서 1까지의 값을 가지며 값이 클수록 정확도가 높은 것을 의미함

 

F1-score

- Precision과 Recall의 조화평균

- F1-score의 값은 0에서 1까지의 값을 가지며 값이 클수록 F1-score가 높은 것을 의미함

 

<성능 측정 예시>