분류 성능 평가 지표 정확도(Accuracy) 오차행렬(Confusion Matrix) 정밀도(Precision) 재현율(Recall) F1-Score ROC-AUC 이 평가 지표들은 이진 분류와 다중 분류에 모두 적용될 수 있다. 특히 이진 분류에서 더욱 강조되는 지표이다. 이제 이 평가 지표들에 대해 좀 더 상세하게 내용을 적어보고자 한다. 정확도 Accuracy 정확도는 직관적으로 모델 예측 성능을 나타내는 평가 지표이다. 이진 분류일 경우 모델의 성능을 왜곡할 수 있기 때문에 정확도 수치 하나만 가지고 성능을 평가하긴 어렵다. 불균형한 레이블 값 분포의 데이터에서는 모델의 성능이 실제로 좋지 못하더라도 정확도가 높을 수 있다. ex ) 100개의 dataset에서 90개의 데이터 라벨이 0, 10..
