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[딥러닝] 분류 모델의 성능평가 방법(Precision, Recall, Accuracy, F1Score, Confusion Matrix)

[딥러닝] 분류 모델의 성능평가 방법(Precision, Recall, Accuracy, F1Score, Confusion Matrix)Confusion Matrix 분류모델에서 아래와 같은 형태로 표현된 테이블True Positive : 정답은 True이고, 분류 결과도 True인 것 (정답)False Positive: 정답은 False이고, 분류 결과는 True인 것 (오답)False Negative: 정답은 True이고, 분류 결과는 False인 것 (오답)True Negative: 정답은 False이고, 분류 결과도 False인 것 (정답) Precision(정밀도)모델이 True라고 한 것 중에 실제 정답이 True인 것 (모델의 관점)위 confusion matrix에서 Precision=TP..

ML | DL 2020. 10. 22. 22:28
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