머신러닝 모델 평가 지표: 정확도, 정밀도, 재현율
✅ 머신러닝 모델 평가는 왜 중요한가?머신러닝 모델을 개발하고 학습시킨 후, 그 성능을 어떻게 평가할 수 있을까요?단순히 모델의 예측 결과와 실제 값을 비교해 '정답률'을 보는 것이 가장 쉬운 방법이지만, 이것만으로는 모델의 성능을 완전히 설명할 수 없습니다.특히, 데이터가 불균형할 때 단순한 정확도는 모델의 품질을 왜곡할 수 있습니다. 예를 들어, 실제 환자의 비율이 전체의 1%에 불과한 의료 진단 데이터에서 모두 "정상"이라고 예측하면 99% 정확도가 나올 수 있지만, 이는 결코 좋은 모델이 아닙니다.따라서, 머신러닝에서의 모델 평가는 다양한 정량적 지표를 통해 다각도로 이루어져야 하며, 이 글에서는 그 중에서도 가장 핵심적인 세 가지 — 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율..
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