Model Performance Measure

1. Accuracy

2. precision

3. recall

4. f1 score

Confusion Matrix를 통해서 만든 모델을 평가할 수 있음.

1. Precision(정확도)

모델이 실제로 True 라고 한 것 중에 실제 정답이 True 인 것 (모델의 관점)

TP / (TP+FP)

2. Recall(재현율)

실제로 정답이 True 인것 중에 모델이 True 라고 한 것 (데이터의 관점)

TP/(TP+FN)

3. F1 Score

Precision 과 Recall 의 조화평균

2*(Precision*Recall)/Precision+Recall

실제로 양성 positive 케이스들에서 진짜 true양성 positive 로 예측에 성공한 확률이다. 즉 예측했어야 하는 케이스들에서 놓치지 않고 예측해서 진짜를 잡아낸 경우라고 보면 된다.

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