정밀도와 재현율

1.모델성능 평가

모델성능 평가에서 정밀도와 재현율은 중요한 지표로 자리 잡고 있다. 이 두 지표는 분류 모델의 성능을 정량적으로 측정하는 데 중요한 역할을 한다. 먼저 정밀도(precision)는 모델이 예측한 양성 샘플 중 실제로 양성인 샘플의 비율을 나타낸다. 실질적으로 정밀도는 False Positive, 즉 실제로는 음성이지만 모델이 양성으로 잘못 예측한 경우를 고려한다. 높은 정밀도는 모델이 잘못된 긍정 예측을 최소화하고 있다는 것을 의미하므로, 특정 응용에서는 더 중요하게 여겨질 수 있다. 예를 들어, 스팸 이메일 필터링에서 스팸으로 분류된 이메일 중 진짜 스팸이 얼마나 되는지를 나타내므로, 정밀도가 높으면 사용자가 원치 않는 이메일을 필터링하기가 쉬워진다. 반면 재현율(recall), 또는 민감도는 실제 양성 샘플 중 모델이 올바르게 예측한 양성 샘플의 비율을 의미한다. 재현율은 False Negative, 즉 실제로는 양성이지만 모델이 음성으로 잘못 예측한 경우를 고려하기 때문에 해당 지표는 여러 분야에서 유용하다. 예를 들어, 암 진단 모델에서 재현율이 낮으면 실제로 암 환자를 놓치게 되어 치료를 받지 못하는 환자가 발생할 수 있으므로, …