파이썬) 혼동행렬 그리고 정확도, 정밀도, 민감도, f1 score 등 계산하기 (+heatmap, confusion_matrix, classification_report)
#1. 혼동행렬은 무엇인가? 혼동행렬은 분류 모델의 성능을 평가하는 지표로서 영어로는 confusion matrix라고 하며 혼돈행렬, 정오행렬, 오분류표 등으로도 불린다. 지도학습을 통해 모델링한 "분류 모델이 예측한 값"과 레이블되어 있는 "원래의 값" 간의 관계를 표로 나타낸다. 이 표를 통해 해당 모델의 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 민감도(sensitivity), f1 score 등을 파악할 수 있으며, 이 중에서도 특히 정확도를 통해 해당 모델이 정확하게 분류해 낼 수 있는 비율을 지 확인할 수 있다. 실제값(P-실제로 맞다) 실제값(N-실제로 틀리다) 모델의 예측값 (P로 예측-맞다고 예측) TP FP 모델의 예측값 (N로 예측-틀리다고 예측) FN TN 일반적으로 ..
2021. 7. 18.
