분류모델 평가

정확도 

F1 스코어

ROC_AUC 

뒤에가 예측값

앞에는 맞췄다, 못맞췄다

                                             예측

                                   Negative   Positive

실제           Negative        TN            FP

                  Positive          FN            TP

 

정확도 Accuracy

(TP+TN) / 전체

 

정밀도 Precision

TP / (TP + FP)

 

재현율 Recall

TP / (TP + FN)

 

F1 스코어

2 * 정밀도 * 재현율 / 정밀도 + 재현율

 

정밀도와 재현율을 둘 다 TP가 분자에 있지만,

Precision이 예측한 것이 분모,

Recall이 실제인 것이 분모.

 

ROC_AUC

AUC : 면적으로 평가하겠다.

FPR = 1- 특이도 = FP / (TN + FP)

TPR = recall = sensitivity  = TP / (FN + TP)

p 와 n 둘 다 잘 맞추는지 확인하겠다.

 

 

References: https://ardino.tistory.com/