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Precision(정확도)Recall(재현율), Accuracy, and etc. 는

알고리즘 및 Machine Learning 모델의 성능을 평가하는 지표로 많이 사용되고,

 

Confusion Matrix

Training 을 통한 Prediction 성능을 측정하기 위해

예측 value와 실제 value를 비교하기 위한 표를 일컫는다.

 

■ 성능지표 및 용어 설명

 

용어 산출식 설명  예
Accuracy (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 탐지율 : 맞게 검출한 비율 실제 악성/정상인지 맞게 예측한 비율
Precision TP/(TP+FP) 정확도 : P로 검출한 것중 실제P의 비율 악성으로 예측한것 중 실제 악성인 샘플의 비율
Recall TP/(TP+FN) 재현율 : 실제 P를 P로 예측한 비율 실제 악성 샘플 중 악성으로 예측한 비율
False Alarm (Fall-out) FP/(FP+TN) 오검출율 : 실제 N을 P로 예측한 비율 실제 정상 샘플을 악성으로 예측한 비율
TPR (True Positive Rate) = Recall TP/(TP+FN) 예측과 실제 모두 P  실제 악성 샘플을 악성으로 예측한 비율
TNR
 (True Negative Rate)
TN/(TN+FP) 예측과 실제 모두 N 실제 정상 샘플을 정상으로 예측한 비율
FPR (False Positive Rate) = False Alarm FP/(FP+TN) 실제 N인데 P로 검출 실제 정상 샘플을 악성으로 예측한 비율
FNR (False Negative Rate) FN/(TP+FN) 실제 P인데 N으로 검출 실제 악성 샘플을 정상으로 예측한 비율

 



■ Confusion Matrix

 

 

 

 

■ 주요 성능지표 산출식

 

 

 

* ref source : https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix

 

 

■ Confusion Matrix 관련 참고 영상

(Machine Learning Fundamentals: The Confusion Matrix)

 

 

 

 

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