오차행렬 또는 혼동행렬 이라 불리는 Confusion Matrix는
머신러닝/딥러닝 분류모델의 성능을 평가하는 방법입니다. Confusion Matrix를 통해서 분류성능 평가지표들을 산출하여 검토할 수 있습니다.
실제와 예측을 표현한 그림이 반대로 되어 있는 경우가 많아 공부하기도 역시 confusion 스러운 점이 있습니다. ^^;
저도 여러번 헛갈리다가 제 방식대로 정리한 방법을 설명해 봤습니다. 이해하는데 도움이 되시기 바랍니다.

00:00 개요
01:56 머신러닝/딥러닝 분류모델 성능 평가지표
04:15 Confusion Matrix 평가지표 산출 방식
09:24 [예제1] 해설
12:52 [예제2] 해설
15:04 민감도가 더 중요한 경우, 정밀도가 더 중요한 경우
16:52 ROC curve, AUC 설명
19:42 Threshold(기준값) 설명
23:54 실무사례 해설(오렌지3)


@팁파지토리
#혼동행렬#오차행렬#confusion matrix#분류모델 평가지표