auc (1) 썸네일형 리스트형 지도학습 분류 모델 평가지표 기계학습에서 모델이나 패턴의 분류 성능 평가에 사용되는 지표들. 어느 모델이든 간에 발전을 위한 feedback은 현재 모델의 performance를 올바르게 평가하는 것에서부터 시작한다. 분류를 편가하는 지표는 실제값과 예측값의 오차평균값이 아니다. 이러한 정확도만 가지고 판단했다가는 잘못된 평가결과가 나타날 수 있다. '긍정/부정'의 이진 분류도 존재하지만, 여러개의 결정 클래스 값을 가지는 멀티분류로 나뉠 수 있다. 모델의 분류 True Positive(TP) : 실제 True인 정답을 True라고 (정답)예측 False Positive(FP) : 실제 False인 정답을 True라고 (오답)예측 False Negative(FN) : 실제 True인 정답을 False라고 (오답)예측 True Neg.. 이전 1 다음
