[분류모델 성능평가지표] Accuracy, Precision, Recall, F1 score 개념 정리

---

 

---

이진분류 문제에서 True와 False로 나눠진 데이터가 존재한다.

예측되는 영역을 보여주는게 중간 선이고, 

 

정답이 Positive인데, Positive으로 제대로 분류 된 것은 True Positive (TP)

정답이 Negative인데 Negative으로 제대로 분류 된 것은 True Negative (TN)

정답이 Positive인데 Negative으로 잘못 분류 된 것은 False Negative (FN)

정답이 Negative인데 Positive으로 잘못 분류 된 것은 False Positive (FP)

 

Accuracy는 전체 데이터중에서, 제대로 분류된 데이터의 비율

Precision은 Positive으로 분류된 데이터들 중, 정답이 Positive 였던 데이터의 비율

Recall은 정답이 Positive인 데이터들 중, Positive로 잘 분류된 데이터들의 비율

F1 score는 Precision(정밀도)와 Recall(재현율)의 가중조화평균(weight harmonic average)