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ROC Curve와 Precision-Recall Curve 해석 글의 방향 ROC Curve와 Precision-Recall Curve는 classification 모델의 성능을 파악하기 위해 활용됩니다. 일반적으로는 모델 성능을 파악하는 방법으로 예측 정확도(Accuracy)를 활용합니다. 10건 중 8건의 테스트 데이터를 맞추면 정확도가 모델의 80%가 되는 식입니다. 그런데 이 방법에는 문제가 있습니다. 예로들어 왼손잡이와 오른손잡이를 구분하는 예측 모델을 만든다고 생각해 보겠습니다. 대한민국의 오른손잡이, 왼손잡이 분포는 각각 95%, 5% 입니다. 테스트 데이터가 실제 분포를 따른다고 할때, 예측 모델이 모든 데이터를 전부 오른손잡이로 예측했다면 이 모델의 정확도는 95%가 됩니다. 정확도만 보면 엄청난 성능을 보여주는 모델이지만, 실제로는 아무런 쓸모도 없.. 공감수 9 댓글수 1 2022. 9. 6.

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