[ML/Evaluation] Confusion Matrix (모델 성능 평가 지표, 오차행렬)

pre

• linear model > R-squre, MSE
• 분류모델의 성능 평가?
  • 정확도(Accuracy)
  • 정밀도(Precision)
  • 재현율(Recall)
  • F1 Score

 

Confusion Matrix (오차행렬)

traing을 통한 prdiction 성능 측정을 위해, 예측값과 실제값을 비교하는 표

 

Accuracy(정확도) 

- 전체 중 모델이 바르게 분류한 비율

- 대각선 부분

- TruePositve + TrueNegative

 

 

Precision(정밀도) 

- 모델이 positive라 분류한 것 중  실제값이 positive 인 비율

- 왼쪽 세로

 - TruePositive / Positive(True + False)

 

 

Recall(재현도) 

- 실제값이 positive인것 중 모델이 positive라 분류한 비율

- 위쪽 가로

- 사기 예측 판별 모델에서 중요

- TruePositive / actual Positive(TruePositve + FalseNegative)

 

 

F1- Score

- precision과 recall의 조화평균

- accuracy 대신 F1 Score을 사용하는 경우 == 데이터가 불균형할 때