머신러닝의 분류성능 평가지표를 공부하며 상당히 헷갈리는 부분이 많았다. 실제 값과 예측 값, 그리고 positive와 negative의 위치가 변하면 TP,TN,FN,FP의 위치도 변하기 때문에 혼동행렬을 보고 바로 성능지표를 계산하기 어려울 때가 생긴다. 또한 다양한 성능지표가 존재하고 분야 별로 그 평가지표의 명칭이 다르기도 해서 용어의 의미가 정리가 잘 되지 않았다. 먼저 머신러닝의 혼동행렬에서 도출되는 대표적인 분류성능 평가지표들의 개념과 그 관계들에 초점을 맞추어 정리해보고자 한다. 그리고 이러한 성능지표들은 통계학에서 배운 가설검정의 개념과 겹치는 부분이 있는데 이를 비교해보며 깊은 이해를 해볼 것이다. 1. 머신러닝의 대표적인 분류성능 평가지표 총정리 1.1 Accuracy(정확도): 실제 ..
