혼동 매트릭스1 Confusion Matrix를 통한 분류 모델의 평가 분류 모델을 학습하는 것의 목적은, 주어진 데이터를 의도에 맞게 잘 분류해내기 위한 것이다.그렇다면 이러한 모델을 평가하는 기준이 필요할 것이다.모델을 평가할때는 모델이 얼마나 정밀한지, 얼마나 실용적인 분류를 해내었는지, 얼마나 정확한 분류를 했는지를 평가해야 한다.이러한 내용들을 모두 포함하고 있는 것이 Confusion Matrix이다. 1. Confusion Matrix 레이블 0,1을 가진 데이터를 분류한다고 할 때 관심 범주를 1이라고 한다. True Positives : 1인 레이블을 1이라 하는 경우를 True Positives라고 한다. -> 관심 범주를 정확하게 분류한 값.False Negatives : 1인 레이블을 0이라 하는 경우를 False Negatives라고 한다. -> 관심.. 2017. 11. 18. 이전 1 다음
