오늘은 머신러닝 모델 평가에서 가장 중요한 지표들인 Precision, Recall, 그리고 F1-score에 대해 알아보려고 합니다. 머신러닝 모델을 만들었다면, 그 성능이 얼마나 좋은지 평가해야 하는데요. "좋은 모델"이란 과연 무엇일까요? 단순히 정확도가 높다고 해서 좋은 모델일까요?예를 들어, 암 진단 모델에서는 실제 암환자를 놓치는 것과 정상인을 암환자로 잘못 진단하는 것 중 어느 것이 더 위험할까요? 이런 다양한 상황을 제대로 평가하기 위해서는 여러 가지 평가 지표들을 이해해야 합니다.이러한 평가 지표들의 기초가 되는 것이 바로 혼동행렬(Confusion Matrix)인데요 혼동행렬(Confusion Matrix)은 기계가 문제를 푸는 과정에서 얼마나 헷갈려하고 있는지, 혼란(confuse)을..
