혼동행렬 모델의 성능을 평가할 때 사용되는 지표로, 예측값이 실제 관측값을 얼마나 정확히 예측했는지 보여주는 행렬이다. 정확도 Accuracy (ACC) 예측이 현실에 부합할 확률이다.
예측 결과 전체를 모두 모아서 분모에 넣고, 참 긍정이든 참 부정이든 제대로 예측하는 데 성공한 빈도가 전체 중의 얼마를 차지하는지 0~1 사잇값으로 살펴본다. 정확도가 높다는 것은 곧 예측이 제대로 적중한 경우가 많다는 의미가 되며, 정확도 높은 예측 알고리즘은 활용 가능성이 크다고 인정된다.
한편 정확도를 뒤집어서 1－Accuracy 계산을 하면 전체 예측 중 헛다리를 짚은 예측의 비율을 보겠다는 것으로, 전체 중의 거짓 긍정 및 거짓 부정을 계산하는 이 값은 오류율(Error rate)이라고도 불린다. 정밀도 = 적합률 Precision (P) / PPV(Positive Predictive Value) 예측 결과가 긍정적일 때 현실도 실제로 긍정일 확률이다.
여기서는 예측 결과가 긍정적인 경...
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AUC
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특이도
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정확도
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정밀도
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인공지능
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민감도
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ROC곡선
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ROC
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F값
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ConfusionMatrix
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혼동행렬
원문 링크 : 혼동 행렬(Confusion matrix), ROC 곡선
