모형의 성능 평가

성능 평가

 

정인식률(correct recognition rate) = c/N

기각률(reject rate) = r/N

오류율(error rate) = e/N

 

혼동 행렬(confusion matrix)

		분류 결과
		W1	W2
참 부류	W1	n11(TP)	n12(FN)
	W2	n21(FP)	n22(TN)

 

거짓 긍정률(FPR, fall out) = FP/(FP+TN)

거짓 부정률(FNR) = FN/(FN+TP)

 

정확률(precision, PPV) = TP/(TP+FP)

재현률(recall, sensitivity, TPR) = TP/(TP+FN)

 

 

ROC curve

TPR과 FPR로 나타내는 곡선. random일 경우 기울기 1인 직선의 형태로 나타나며 AUC (Area under curve)도 0.5가 되며 1에 가까울수록 모형의 성능이 좋다.