728x90 note/ML2 분류 모델 평가 지표 Confusion Matrix 실제 Postive Negative 예측 Positive True Positive False Positive Negative False Negative True Negative True Positive(TP): Positive를 Positive라고 예측(True) False Positive(FP): Negative를 Positive라고 예측(False) False Negative(FN): Positive를 Negative라고 예측(False) True Negative(TN): Negative를 Negative라고 예측(True) Accuracy(정확도) : 예측 결과에서 정답 비율 \[Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}\] Pre.. 2022. 2. 25. 회귀 모델 평가 지표 연속된 값에 대한 성능 평가 지표 MAE(Mean Absolute Error) : 실제값과 예측값 차이(절댓값)의 평균 \[MAE=\frac{\sum_{i=1}^{N}\left| y_i - \hat{y}_i\right|}{N}\] \[y_i: 실제값,\hat{y}_i: 예측값\] MSE(Mean Squared Error) : 실제값과 예측값 차이 제곱의 평균, 실제값과 예측값의 분산 \[MSE=\frac{\sum_{i=1}^{N}( y_i - \hat{y}_i)^2}{N}\] RMSE(Root Mean Squared Error) : MSE의 제곱근, 실제값과 예측값의 표준편차 \[RMSE=\sqrt{MSE}\] MAPE(Mean Absolute Percentage Error) : 오차가 실제값에서 차지하.. 2022. 2. 24. 이전 1 다음 728x90