반응형 이진분류1 [Machine learning] ROC 와 ROC-AUC 평가 방법 (Confusion matrix, Recall, Precision, TPR, FPR, Threshold) # Recall 재현율 , precision 정밀도 Recall 재현율 : 실제 양성 중에 양성으로 예측된 것 ( TP / TP + FN ) 실제를 얼마나 잘 재현 Precision 정밀도 : 양성으로 예측된 것 중에 실제 양성인 것 ( TP / TP + FP ) 예측을 얼마나 정밀하게 # ROC curve : 재현율과 1- 특이도 의 곡선을 그린 것 TPR : True Positive Rate ( = 재현율 / 민감도, Recall) 양성인 케이스에 대해 양성으로 잘 예측한 비율.(암환자를 진찰해서 암이라고 진단 함) TP / (TP+FN) TNR : True Negative Rate(=특이도) 음성인 케이스에 대해 음성으로 잘 예측한 비율 (정상환자를 잔찰해서 정상이라고 진단) FPR: False P.. 2020. 11. 10. 이전 1 다음 728x90 반응형
