[ML] 평가 지표, 오차 행렬, 불균형 데이터셋, 정확도, 정밀도, 재현율, f-점수

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 책을 보고 정리한 내용입니다. 이진 분류의 평가 지표 이진 분류에는 양성, 음성 클래스가 있고 양성 클래스를 주목해야 한다. 잘못 분류한 샘플의 수가 원하는 정보의 전부가 아니기에 정확도만으로 예측 성능을 측정하기에는 부족하다. 암을 조기 발견하는 상황을 예시로 들어보자. 양성이면 추가 검사 음성이면 건강하다는 의미이다. 건강한 사람에게 양성으로 분류하면 잘못된 판단이다. 이를 거짓 양성 False Positive , 타입 1 에러, 여기서 False는 내가 이 사람을 건강하다고 판단한 거고 positive는 판단한 결과가 양성이다는 의미이다. 암에 걸린 사람 사람을 음성으로 분류하면 치명적인 상황이..........

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