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Robotics & AI

Confusion matrix를 이용한 모델 평가

confusion matrix란 지도 학습으로 훈련된 분류 알고리즘의 성능을 시각화 할 수 있는 표로 모델이 얼마나 정밀한지 실용적인지를 시각화하여 보여 줍니다. confusion matrix는 1) True Positive, 2)False Negative 3) False Positve 4) True Negative로 4가지로 분류를 할 수 있습니다. 정상적인 분류는 4가지중 분류로 앞글자에 True(참)가 들어가 True Positive(TP), True Negative(TN)으로 분류한다. True Positive는 고양이 사진을 학습 모델로 돌렸을 때 왼쪽 상단 처럼 고양이를 고양이로 정상 분류하는 것을 나타냅니다. True Negative는 오른쪽 하단처럼 개가 고양이가 아니라고 정상적으로 분류 ..
AI & MLOps 2022. 11. 14. 08:41
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