파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (권철민 저)을 요약정리했습니다. 성능 평가 머신러닝의 파이프라인을 살펴보면 데이터 가공 -> 데이터 변환 -> 모델 학습 -> 모델 예측 -> 평가 순으로 구성된다. 일반적으로 회귀는 실제 값과 예측값의 오차 평균 값으로 성능 평가를 한다. 분류에 사용되는 성능 지표는 다음과 같다. 자세히 한 번 알아보자. 정확도(Accuracy) 오차 행렬 (Confusion Matrix) 정밀도 ( Precision ) 재현율 ( Recall ) F1 스코어 ROC AUC 1. 정확도(Accuracy) 정확도는 실제 데이터에서 예측 데이터가 얼마나 같은지 판단하는 지표이다. $정확도(Accuracy) = \frac {예측 결과가 동일한 데이터 건수} {전체 예측 데이터 건수}$ 정확도는..