Accuracy, Precision, Recall (sensitivity), Specificity 뜻

정확도, 정밀도, 재현율, 특이도는 분류 문제에서 사용되는 지표임.

 

클래스		예측 클래스
		정상	불량
실제 클래스	정상	TP (True Positive)	FN (False Negative)
	비정상	FP (False Positive)	TN (True Negative)

 

정확도 : 전체 데이터에서 올바르게 맞춘 비율

 

정밀도 : 정상으로 예측된 것 중 실제 정상의 비율

 

재현율 (=민감도, sensitivity) : 실제 정상 샘플 중 올바르게 예측된 비율

 

특이도 : 실제 불량 샘플 중 올바르게 불량으로 예측된 비율

 

F1-score : 정밀도와 재현율의 조화 평균.

불량으로 예측했을 때 정확히 예측한 비율과 실제 불량 중 잘 예측한 비율을 말함. 클래스 간의 불균형이 심할 때 쓰임.