분류를 수행하는 머신러닝 알고리즘으로 모델링을 하면 분류기의 예측력을 검증/평가 해야한다. Accuracy Recall Precision F1 Score 1. Accuracy (정확도) accuracy는 다음과 같이 정의할 수 있다. 전체 예측 건수에서 정답을 맞힌 건수의 비율이다. (여기서 정답을 맞힐 때 답이 Positive든 Negative든 상관 없다. 맞히기만 하면 된다.) Accuracy의 단점 예를 들어 내일 서울에 시간당 1m 이상의 눈이 내릴지 여부를 예측한다고 해보자. 그땐 뭐 머신러닝이고 뭐고 할 거 없이 나 혼자서도 매우 정확한 분류기를 만들 수 있다. 그냥 무조건 Negative를 예측하면 이 분류기는 99.9% 정도의 accuracy를 나타낼 거다. 그 정도 눈 내리는 날은 거의..
