[ML] Model evaluation metrics

Accuracy(정확도)

 - 예측을 정확하게 한 정도

 

 

Error Rate(오류도)

 - 예측을 실패한 정도

 

Sensitivity (민감도)(Recall for negative class) == Recall(재현율) 

- 실제 P중에 예측으로 맞춘 정도

 

Specificity (특이도)(Recall for positive class)

-  실제 N중에 예측으로 맞춘 정도

 

 

pecision(정밀도)

- P로 예측한것 중에 맞준정도

 

 

fall-out(위양성율)

- P로 예측한것 중에 틀린정도

 

 

F1 score

- 보통 불균형한 데이터 분포에서의 분류문제에 평가척도로 사용.

-F1은 정밀도와 재현도를 이용해 조화평균을 구하여 평가 척도를 구성했기 때문에,

불균형 데이터일지라도 값의 크기 차이가 어느정도 상쇄되므로

데이터 분류 클래스의 분포가 균일하지 못할 때 많이 사용