Classification 성능평가

얼마나 분류를 정확하게 했는가에 대한 성능평가 방법으로

Accuracy, Precision, Recall, F1 Score을 사용할 수 있다.

 

• Accuracy

(TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)

실제 맞은 개수

 

• Precision

TP / All True Predictions

TP / (TP + FP)

True라고 예측 한 것 중 실제 값이 True인 것. TP FP 개수 중에 TP가 몇 개인가

실제 True를 얼마나 잘 예측 했는가

 

• Recall

TP / All Truths

TP / (TP + FN)

실측값 True 중 진짜 True라고 예측 한 것.

 

• F1 Score

2 × (Precision × Recall) / (Precision + Recall)

Precision, Recall의 영향력을 반씩 섞어 지표를 만듦

 

True Positive(TP): True인데 True라고 예측

False Positive(FP): False인데 True라고 예측

False Negative(FN): True인데 False라고 예측

True Negative(TN): False인데 False라고 예측