모델 평가 지표, Recall, Precision, Type 1 error, Type 2 error

머신러닝 모델 지표중 하나인 Recall은 한국어로 재현율을 번역이 되고 Precision은 정확도로 번역되며
Confusion Matrix를 이용하여 계산할 수 있습니다.

 

Precision(정확도)은 아래 그림에서 (왼쪽 상단)고양이 사진이 들어 왔을 때, 고양이로 정상 분류한 TP와 (왼쪽 하단) 다른 이미지(개)가 들어왔을 때 고양이로 분류한 FP를 분모로 두고, TP를 분자로 두고 구할 수 있다. 계산식은 아래와 같습니다.

Recall(재현율)은 아래 그림 (왼쪽 상단) 처럼 고양이 이미지가 들어 왔을 때, 고양이로 정상 분류 한 TP와 아래그림 (오른쪽 상단) 고양이 이미지가 들어왔을 때 잘못 분류한 FN들을 더하여 분모로 두고, TP로 분류한 것을 분자로 두고 구할 수 있다.  계산식은 아래와 같습니다.

Type 1 error은 한국어로 1종 오류라고 하는데, 다른 이미지가 들어 왔을 때 고양이로 잘 못 분류한 False Positive 에러를 말합니다.

Type 2 error은 한국어로 2종 오류라고 하는데, 다른 이미지가 들어 왔을 때 고양이로 잘 못 분류한 False Negative 에러를 말합니다.  

Type 1 error와 Type 2 error는 트레이드 오프 관계에 있습니다.