분류 평가 지표1 정확도, 정밀도, 재현율, F1 Score: 분류 모델 성능 지표의 이해 머신러닝 또는 딥러닝 모델을 개발할 때 가장 기본적으로 요구되는 요소는 해당 모델이 실제 문제를 얼마나 잘 해결하는가입니다. 하지만 "정확하다"는 것을 수치로 표현하려면 적절한 성능 측정 지표가 필요합니다. 단순한 정확도(Accuracy)만으로는 모델의 성능을 판단하기 어려운 경우가 많습니다. 특히 클래스 불균형이 심한 데이터셋에서는 정확도가 높은데도 불구하고 실제로는 쓸모없는 모델일 수 있습니다.예를 들어 암 환자 진단 모델을 만든다고 가정해봅시다. 전체 환자 중 99%가 건강한 경우, 모든 사람을 "건강함"이라고 예측해도 정확도는 99%입니다. 하지만 암 환자를 놓치는 심각한 문제를 내포하고 있죠. 이럴 때 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 Score와 같은 지표들이 더 의미 .. 2025. 5. 6. 이전 1 다음
