accuracy1 머신러닝 평가 지표: 모델 성능의 네 가지 차원 머신러닝 평가 지표: 모델 성능의 네 가지 차원기계학습 모델을 개발하고 평가할 때 단순히 정확도만으로는 충분하지 않습니다. 특히 불균형 데이터를 다룰 때는 더욱 그렇습니다. 이러한 이유로 데이터 과학자들은 모델의 성능을 다각도로 평가하기 위해 여러 지표를 사용합니다. 오늘은 기계학습에서 가장 중요한 네 가지 평가 지표인 Accuracy(정확도), Precision(정밀도), Recall(재현율), 그리고 F1-score에 대해 알아보겠습니다. Accuracy(정확도): 전체적인 정확성의 척도정확도는 가장 직관적인 평가 지표로, 모델이 올바르게 예측한 비율을 나타냅니다.정의전체 예측 중 올바른 예측의 비율(True Positive + True Negative) / (전체 샘플 수)특징이해하기 쉽고 직관적인.. 2025. 4. 9. 이전 1 다음
