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머신러닝 모델 평가, PR Curve, Roc Curve, Precision-recall by threshold

PR Curve PR Curve, 즉 정밀도-재현율 곡선(Precision-Recall Curve)은 분류 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 도구 중 하나입니다. PR Curve 곡선은 모델의 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) 사이의 관계를 시각적으로 나타냅니다. 주로 클래스 불균형이 큰 경우 또는 양성 클래스의 성능이 더 중요한 상황에서 유용합니다. 정밀도 (Precision) & 재현율 (Recall) 정밀도 (Precision)는 양성으로 예측된 케이스 중 실제로 양성인 비율입니다. 높은 정밀도는 거짓 양성(FP)이 적음을 의미합니다. 재현율 (Recall) 실제 양성 중 모델이 양성으로 올바르게 예측한 비율입니다. 높은 재현율은 거짓 음성(FN)이 적음을 의미합니다. 그래프 형..
AI & MLOps 2024. 1. 19. 01:01
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