(R1,P1)제02강(03)_Confusion Matrix와 ROC Curve/AUC
Confusion Matrix * Confusion Matrix 를 혼동행렬, 혼돈행렬, 오차행렬 등 여러가지 용어로 사용되고 있네요 혼돈매트릭스는 머신러닝에 의해서 예측된 분류가 얼마나 잘 예측되었는지 평가할 때 사용되는 테이블입니다. 2차원 테이블로 표시가 되는데, 세로축으로 예측치, 가로축으로는 실제 원래 값으로 표시됩니다. * 때로는 이와 반대로 가로축이 실제 원래값, 가로축이 모형의 예측치로 표시되기도 합니다. (1) 혼돈행렬을 해석할 때, 일단 "예측"을 중심으로, 예측이 "맞다"라고 주장하면 Positive, "아님" 이라고 주장하면 "Negative" 그래서 첫 행(가로 방향)은 Positive 입니다. 예측값이 실제값(원래값)과 동일하면 True가 되므로, True Positive 가 됩..
2021. 12. 16.
