confusion_matrix1 [sklearn] 모델 성능 평가(정확도, f1) "sklearn"은 파이썬의 머신 러닝 라이브러리인 scikit-learn에서 제공하는 모듈입니다. 이 모듈을 사용하여 다양한 머신 러닝 모델의 성능을 평가하고 분석할 수 있습니다. 여기서는 "accuracy_score", "f1_score", 그리고 "confusion_matrix"에 대해 각각 설명해 드리겠습니다. accuracy_score 이 메서드는 예측 결과와 실제 타겟 값 사이의 정확도를 계산합니다. 정확도는 전체 샘플 중 올바르게 예측한 샘플의 비율로 계산됩니다. 이는 간단하게 (정확한 예측 수) / (전체 샘플 수)로 계산됩니다. 하지만 클래스 불균형 문제가 있는 데이터셋에서는 정확도만으로 모델의 성능을 평가하는 것이 충분하지 않을 수 있습니다. f1_score F1 스코어는 정밀도(Pre.. 2023. 8. 30. 이전 1 다음
