ML DL 썸네일형 리스트형 Accuracy VS Precision VS Recall, F1 score Accuracy (정확도) 정확한 예측을 한 비율. (맞게 분류한 수) / (전체 데이터 수) accuracy에는 함정이 있다. 만약 0~9의 10개의 숫자를 분류하는 문제가 있다고 했을 때, 하나의 숫자마다 데이터에 10%씩 존재한다고 하자. 이 때, 5인지 아닌지를 판별하는 이진 분류기를 만드려고 한다. 별 다른 학습 없이 무조건 5라고 판별하는 분류기, 무조건 5가 아니라고 판별하는 분류기를 만들었다고 해본다면, 무조건 5라고 판별하는 분류기의 정확도는 10% 무조건 5가 아니라고 판별하는 분류기의 정확도는 90% 후자의 경우엔 언뜻 성능이 좋아보일 수 있다. 하지만 이는 그저 데이터의 쏠림에 기인한 것일 뿐, 5가 50%의 비율로 존재하는 셋이라면 전혀 다른 결과가 나온다. 이처럼 데이터의 쏠림에.. 이전 1 다음
