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