머신러닝 분류 모델 평가 지표에 대한 모든 것

분류 모델 평가 분류 모델이란? 로지스틱 회귀는 '회귀'라는 이름을 가지고 있지만 일반적인 회귀 모형이 '예측'이라는 역할을 하는 대신 '분류'를 하는 모델이다. 분류(Classification)란 학습 데이터가 주어졌을 때, 해당 학습 데이터의 독립변수들을 이용하여 클래스를 예측하는 것이다. 즉 입력값을 입력하면 특정한 출력값을 배출하는 지도 학습(Supervised Learning)이다. 분류 모델의 성능 평가 모델이 분류를 얼마나 잘 수행했는지를 평가하는 여러 가지 방법과 지표가 있다. 그 내용에 대해 알아보자. 정확도 (Accuracy) 정확도 = (클래스를 올바르게 분류한 데이터의 수) / 전체 데이터의 수 정확도는 일반적으로 가장 많이 사용하는 기준이지만 클래스가 애초에 불균등한 상태라면 문제..

2023.05.07