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정밀도와 재현율

이전 장에서 정확도와 오차행렬에 대해 다루었다. 정확도는 가장 직관적인 성능 지표이지만 불균등한 label을 가진 데이터셋에서 성능을 왜곡할 수 있다. 정확도는 '정확히 예측한 건 수'에 초점을 맞춘다면, 정밀도와 재현율은 Positive 데이터셋(양성)에 초점을 맞춘 평가 지표이다. 정밀도, 재현율의 정의 정밀도 = TP / (FP + TP)재현율 = TP / (FN + TP)정밀도는 Positive로 예측한 대상 중 실제로 Positive로 일치한 데이터의 비율이고,재현율은 실제 값이 Positive인 데이터 중 예측 값이 Positive로 일치한 데이터의 비율이다. 정밀도, 재현율의 상호 보완 관계 정밀도와 재현율은 상호 보완적인 지표이기 때문에 한 쪽이 높아지면 한 쪽은 낮아지기 쉽다.이를 오차행..

Machine Learning/Evaluation matric 2022.05.15
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deberta, named entity recognition, diffusion 모델, self supervised learning, DeepLab V3+ Xception, Xception, Ensemble, 앙상블, information extraction, scirex, speaker verification, 악기 분리, gliner, NER, kullback leibler, 사후 확률, DeepLab V3+, 음원 분리, scierc, music source separation,

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