tmp from https://m.blog.naver.com/sw4r/221015817276 ¶
model의 예측이 positive | model의 예측이 negative | |
정답이 positive | TP | FN |
정답이 negative | FP | TN |
tmp from https://blog.naver.com/wideeyed/221531940245 ¶
실험/예측 negative | 실험/예측 positive | |
실제 negative | TN | FP |
실제 positive | FN | TP |
Kwak Slide 1 ¶
참양성 true positive TP
참음성 true negative TN
거짓양성 false positive FP = type I error
거짓음성 false negative FN = type II error
(error: see 오류,error)
참음성 true negative TN
거짓양성 false positive FP = type I error
거짓음성 false negative FN = type II error
(error: see 오류,error)
참양성율,true_positive_rate,TPR = 민감도,sensitivity = 재현율,recall
참음성율,true_negative_rate,TNR = 특이도,specificity
거짓양성율,false_positive_rate,FPR
거짓음성율,false_negative_rate,FNR
참음성율,true_negative_rate,TNR = 특이도,specificity
거짓양성율,false_positive_rate,FPR
거짓음성율,false_negative_rate,FNR
정밀도,precision = TP / (TP + FP)
0 ~ 1 사이 값을 가짐.
정확도가 1.0이다 : FP가 0건이다.
Precision이 1.0이다 : false positive가 0건이다.
(참 양성 예측 수) / (총 양성 예측 수)
재현율,recall = TP / (TP + FN)정확도가 1.0이다 : FP가 0건이다.
Precision이 1.0이다 : false positive가 0건이다.
(참 양성 예측 수) / (총 양성 예측 수)
0 ~ 1 사이 값을 가짐.
재현율이 1.0이다 : FN이 0건이다.
Recall이 1.0이다 : false negative가 0건이다.
F1 score = 2 / ( 1/Precision + 1/Recall )재현율이 1.0이다 : FN이 0건이다.
Recall이 1.0이다 : false negative가 0건이다.
정확도,accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)
(총 예측 수) / (올바른 예측 수)
특이성? 특이도? specificity = TN / (TN + FP)이것들은 see also 분류,classification
MKLINK
기계학습,machine_learning
분류,classification
이진분류,binary_classification
model - 페이지명은 분류모형,classification_model이 나을듯
ROC곡선,ROC_curve
회귀,regression
선형회귀,linear_regression
회귀분석,regression_analysis
예측,prediction
행렬,matrix and 표,table and 테이블,table
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AKA 오류행렬 error matrix