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tmp from
https://m.blog.naver.com/sw4r/221015817276
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model의 예측이 positive
model의 예측이 negative
정답이 positive
TP
FN
정답이 negative
FP
TN
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tmp from
https://blog.naver.com/wideeyed/221531940245
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실험/예측 negative
실험/예측 positive
실제 negative
TN
FP
실제 positive
FN
TP
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Kwak Slide 1
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(page no is shown)
evaluation_metric
- 번역? 평가계량?
evaluation_metric
evaluation_metric
참양성,true_positive,TP
참음성,true_negative,TN
거짓양성,false_positive,FP
거짓음성,false_negative,FN
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
)
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
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)
0 ~ 1 사이 값을 가짐.
재현율이 1.0이다 : FN이 0건이다.
Recall이 1.0이다 : false negative가 0건이다.
F1 score = 2 / ( 1/Precision + 1/Recall )
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_model
이 나을듯
ROC곡선,ROC_curve
회귀,regression
선형회귀,linear_regression
회귀분석,regression_analysis
예측,prediction
행렬,matrix
and
표,table
and
테이블,table
Twins:
https://developers.google.com/machine-learning/glossary?hl=ko#confusion-matrix
AKA
오류행렬 error matrix
Up: 데이터과학
분류,classification
이진분류,binary_classification
오류,error
Retrieved from http://tomoyo.ivyro.net/123/wiki.php/혼동행렬,confusion_matrix
last modified 2023-06-13 06:10:25