본문 바로가기
AI&ML/데이터 분석 개념

분류성능평가 지표

by ornni 2022. 7. 1.
728x90
반응형

 

정확도(Accuracy)

=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)

 

정밀도(Precision): T라고 예측하고 있는 것이 진짜 T인 비율

=TP/(TP+FP)

 

재현율(Recall): 실제 T인 것들 중 T라고 예측한 비율

=TP/(TP+FN)

 

F1지표(F1-score): precision과 recall의 조화평균

=2*(precision*recall)/(precision+recall)

 

FPR(Fall-out): 실제 F인 것들 중 T라고 예측한 비율

=FP/(TN+FP)

 

ROC(Receiver Operating Characteristic) curve

 

AUC(Area Under Curve): ROC curve의 아래 면적값

최대값 1

반응형

'AI&ML > 데이터 분석 개념' 카테고리의 다른 글

이상치 제거 방법  (0) 2024.03.22
결측값의 종류  (0) 2022.09.16
주성분분석  (0) 2022.08.08
지도학습 vs 비지도학습  (0) 2022.07.11
머신러닝 프로세스  (0) 2022.06.17