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YouTube, [머신러닝] 다중 분류 모델 성능 측정 (accuracy, f1 score, precision, recall on multiclass classification)
[머신러닝] 다중 분류 모델 성능 측정 (accuracy, f1 score, precision, recall on multiclass classification)
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00:39Confusion Matrix에 대한 간략설명
02:11TP에 대한 설명, 정답 예측했고 실제 정답인 경우
02:38TN에 대한 설명, 오답 예측했고 실제 오답인 경우
03:03FP에 대한 설명, 정답 예측했으나 실제 오답인 경우
03:37FN 오답예측했으나 실제 정답인 경우
04:09accuracy 는 전체 예측한 것에서 실제 예측이 맞춘 비율 (TP+TN / TP+TN+FP+FN), 단 결과값이 balance하지 않을 경우 accuracy는 사용될 수 없음
08:31F1 은 데이터가 balace 하지 않을때 잘 동작함. preciosion 값과 recall 값을 가지고 조화평균을 구함 (2 × (preciosion × recall ) / (preciosion + recall))
14:16결론, Data가 balance 할 경우 Accuracy 사용하고 그렇지 않은 경우 F1 score를 사용한다.
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