[불량 판정] 분류 모델의 성능 평가 -혼동 행렬(Confusion Matrix)
1. 혼동 행렬- 분류 모델의 성능을 평가하기 위해 예측 결과와 실제 레이블을 비교해 정리한 표- 모델이 얼마나 잘 예측했는지, 어떤 유형의 오류가 발생햇는지 파악할 수 있게 도와준다.1) 구성요소- Positive : 관심있는 사건, 대립가설 → 이진분류에서 1(양성, 불량, 이상,,,)- Negative: 정상, 평소, 귀무가설 - True: 맞춘거(True를 True로, False를 False로 예측)- False: 틀린거(True를 False로, False를 True로 예측) 2) 1종오류 - 귀무가설이 맞는데(Actual Negative) 대립가설이 맞다고 함(예측, Predicted Positive)=> 틀렸으니까 False, Positive로 예측했으니까 => FP- 위험한 경우: 공정성과 ..
AI/프로젝트 회고
2024. 12. 5. 15:31
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 30분
- 미라클모닝
- 루틴
- 빅데이터 분석기사
- 경제
- 영어회화
- llm
- 프로그래머스
- 기초
- 아침운동
- 다이어트
- 오픽
- IH
- C언어
- 실기
- 갓생
- 습관
- Python
- 고득점 Kit
- 스크랩
- 오블완
- 티스토리챌린지
- 뉴스
- 운동
- SQL
- Ai
- ChatGPT
- 아침
- opic
- 줄넘기
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함