파이썬 8일차 - 머신러닝 개념정리 (정확도_ROC_AUC)
평가 학습 데이터로 분류 모델을 만들고, 이를 테스트 데이터에 넣어서 좋은 모델인지 성능을 평가하고자 한다. 이 때 사용되는 분류 성능평가 지표들과 함수들에 대해 알아보자 - 오차행렬 - 정확도 - 정밀도,재현율 - 정밀도와 재현율의 (trade-off) 관계 - F1 Score - ROC AUC 정확도 - 이진 분류 시 정확도는 그닥 좋은 평가 지표는 아니다. - 예제 참고 오차행렬 정밀도와 재현율의 관계 F1 Score ROC Curve와 AUC
