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

\[Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}\]

Precision(정밀도) : Positive로 예측한 것 중 정답 비율

\[Precision = \frac{TP}{TP + FP}\]

Recall(재현율) : 실제 Positive인 것들중 Positive로 예측한 비율

\[Recall= \frac{TP}{TP + FN}\]

F1 Score : 정밀도와 재현율의 조화평균

\[F1 Score = 2\times \frac{1}{\frac{1}{Precision}+\frac{1}{Recall}}\]