AUC

분류 알고리즘 평가 지표

혼동 행렬(Confusion Matrix) 분류 모델의 성능을 평가하기 위함 - True Positive, True Negative, False Positive, False Negative True Positive: 실제 Positive인 값을 Positive라고 예측 (정답) True Negative: 실제 Negative인 값을 Negative라고 예측 (정답) False Positive: 실제 Negative인 값을 Positive라고 예측 (오답) - 1형 오류 False Negative: 실제 Positive인 값을 Negative라고 예측 (오답) - 2형 오류 정확도(Accuracy) 전체 데이터 중에서 제대로 분류된 데이터의 비율로, 모델이 얼마나 정확하게 분류하는지를 나타냄 분류 모델의 ..