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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
Specificity 가 실제 negative 를 negative 로 맞힌 비율이라면, FPR 은 그 반대 방향의 오류율이다.
...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...
FPR FPR(False Positive Rate)은 실제 negative 중에서 모델이 positive 로 잘못 예측한 비율이다.
Confusion Matrix A.1) Terminology A.1.1) True Positive (TP) A test result that correctly indicates the presence of a condition or characteristic 예시 1) 실제로 병이 있는 환자를 병이 있다고 정확히...
Precision A.1) Laymen 정의 모델이 positive 하다고 예측한 것들 중에서, 얼마나 많은 true positive 가 존재하는가?...
Recall recall 은 전체 positive example 중, 모델이 얼마나 positive example 을 잘 찾아내는가를 나타내는 척도이다.
ROC Curve ROC(Receiver Operating Characteristic) curve 는 classification 의 모델의 성능을 표현하기 위한 curve 이다.
Lift lift 규칙은 다음과 같이 정의된다.
AUROC Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve The AUROC score summarizes the ROC curve into an single number that describes the performance of a model for...
Mahalanobis Distance \Delta^{2}=(\mathbf{x}-\boldsymbol{\mu})^{\mathrm{T}}\mathbf{\Sigma}^{-1}(\mathbf{x}-\boldsymbol{\mu}) 만약 \mathbf{\Sigma} 가 identity matrix 인 경우,...
KS 콜모고로프 - 스미르노프 지표. 예측 모델을 검증하는 데 사용되는 가장 중요한 메트릭 중 하나입니다. 특히 Banking, Financial services and Insurance (BFSI) 도메인에서 자주 사용됩니다.
F1 Score f1 score 는 Recall 과 precision 에 대한 조화 평균 (harmonic mean) 점수다.