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특이도 (Specificity) 는 negative example 을 얼마나 잘 찾아내는가를 나타내는 척도이다.
TrueNegative+FalsePositiveTrueNegative...분류된 결과 중 predicted positive 의 negative 와 positive 만 신경 씀 Recall : predicted positive 에서 positive 만 신경 씀 Specificity: 전체 population 의 negative 에서 negative 예측을 맞춘 비율
... 실제 negative 중에서 모델이 positive 로 잘못 예측한 비율이다. \mathrm{FPR} = \frac{\mathrm{FP}}{\mathrm{FP}+\mathrm{TN}} Specificity 가 실제 negative 를 negative 로 맞힌 비율이라면, FPR 은 그 반대 방향의 오류율이다. \mathrm{FPR} = 1 \mathrm{Specificity} 주의할 점은...
...ation metric 을 볼 때는 먼저 “무엇을 positive 로 정의했는가”를 확인해야 한다. Positive class 를 어떻게 잡느냐에 따라 Recall, precision, Specificity 의 해석이 달라진다. B) Sensitivity 와 Specificity Sensitivity 는 실제 positive 중 모델이 positive 로 맞힌 비율이다. 같은 값을 Reca...