[파이썬 머신러닝 완벽가이드] : 사이킷 런 평가지표 (F1 Score, ROC&AUC)
이전 포스팅에서 정밀도와 재현율에 대해서 알아보았다. 또한, 각 경우마다 재현율이나, 정밀도의 상대적 중요성이 다르다는 것 또한 알 수 있었다. 하지만, 정밀도와 재현율만으로 완벽하게 머신러닝 분류 알고리즘을 평가할 수 있을까? 이전 포스팅의 마지막 부분에서 다루었듯이, 정밀도 혹은 재현율 중 하나를 극단적으로 증가시키는 경우, 정밀도-재현율 트레이드오프로 인해 다른 하나의 수치가 급격하게 감소하게 된다. 따라서, 이들 중 하나만 가지고 성능을 측정하는 것은 성능의 전체를 대변할 수 없다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 나온 개념이 F1 Score이다. F1 Score F1 Score는 정밀도와 재현율을 결합한 지표이다. 이 지표는 정밀도와 재현율이 어느 한쪽으로 치우치지 않을 떄 상대적으로 높은 값을 ..
기계학습/Machine Learning
2020. 8. 7. 13:35
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