모델 성능 평가 지표(Accuracy, Precision, Recall, F1-score) 비교와 활용
모델 성능 평가 지표(Accuracy, Precision, Recall, F1-score) 비교와 활용머신러닝과 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것은 성공적인 프로젝트 수행에서 매우 중요한 단계입니다. 다양한 성능 평가 지표 중 Accuracy(정확도), Precision(정밀도), Recall(재현율), F1-score는 각각의 장단점과 활용도가 다릅니다. 본 글에서는 이들 지표를 비교하고, 각각이 활용되는 상황과 의미를 자세히 살펴보겠습니다.1. 모델 성능 평가 지표 개요(1) 성능 평가 지표의 중요성모델의 성능을 단일 숫자로 평가하기는 어렵습니다.다양한 지표를 통해 모델의 장점과 한계를 파악하고, 적합한 개선 방향을 설정할 수 있습니다.특정 지표에 의존하기보다, 문제의 특성과 데이터 분포에 맞는 지표..
2025. 1. 27.
