ROC

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 확인하겠..