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ROC 곡선(Receiver Operating Characteristic Curve)ROC 곡선(Receiver Operation Characteristic Curve: 수신자 조작 특성 곡선)은 모든 분류 임계값(Classification Thresholds)에서 분류 모델의 성능을 보여주는 그래프입니다. 이 곡선은 두 매개변수를 갖습니다.TPR(True Positive Rate): 참 양성 비율(= 재현율) => TPR = TP / (TP + FN) FPR(False Positive Rate): 허위 양성 => FPR = FP / (FP + TN) ROC 곡선은 다양한 분류 임계값의 TPR과 FPR을 나타냅니다. 분류 임계값을 낮추면 더 많은 데이터가 양성으로 분류되어 거짓 양성(FP)과 참 양성(T..

분류 모델을 평가하는 방법으로 정확도(Accuracy) 외에도 정밀도와 재현율 이란 것이 있습니다. 이에 대한 이해를 도울 수 있는 좋은 자료를 아래의 링크로 첨부하겠습니다. 한 번 읽어 보시는 걸 추천드립니다! 링크: 조대협의 블로그 - 분류모델(Classification)의 성능 평가 이 포스트에서는 Machine Learning Crash Course에서 다루는 정밀도와 재현율에 관한 내용을 정리하도록 하겠습니다. 정밀도(Precision)정밀도(Precision): 양성으로 식별된 사례 중 실제로 양성이었던 사례의 비율은 어느 정도인가요? 정밀도는 다음과 같이 정의 됩니다.(거짓 양성이 없을 경우 모델의 정밀도는 1.0) 그럼 이번에는 이전 포스트에서 다룬 예시를 통해 정밀도를 계산해 보도록 하겠..