만약 아래 그림처럼 Trained Model1과 Trained Model2가 있다고 가정해봅시다. 2가지 모델의 성능을 비교하기 위해서는 어떻게 하면 좋을까요? Acccuracy(정확도), Precision(정밀도), Recall(재현률), F1 Score를 사용하여 분석해볼 수 있도록 하겠습니다. 먼저 TP, TN, FP, FN이란 용어들에 대한 이해가 필요합니다. True Positive(TP) : 실제 True - 예측 True (정답) True Negative(TN) : 실제 False 예측 False (정답) False Positive(FP) : 실제 False 예측 True (오답) False Negative(FN) : 실제 True 예측 False (오답) 실제값과 예측값이 같을 경우(정답의..
모델의 성능 평가방법(2) - accuracy, precision, recall, F1 score
만약 아래 그림처럼 Trained Model1과 Trained Model2가 있다고 가정해봅시다. 2가지 모델의 성능을 비교하기 위해서는 어떻게 하면 좋을까요? Acccuracy(정확도), Precision(정밀도), Recall(재현률), F1 Score를 사용하여 분석해볼 수 있도록 하겠습니다. 먼저 TP, TN, FP, FN이란 용어들에 대한 이해가 필요합니다. True Positive(TP) : 실제 True - 예측 True (정답) True Negative(TN) : 실제 False 예측 False (정답) False Positive(FP) : 실제 False 예측 True (오답) False Negative(FN) : 실제 True 예측 False (오답) 실제값과 예측값이 같을 경우(정답의..
2021.10.11
