Allen's 데이터 맛집

데이터 과학과 기계 학습에서 모델의 성능을 평가하는 데 있어 혼동행렬(Confusion Matrix)은 필수적인 도구입니다.이미지출처:https://namu.wiki/w/%ED%98%BC%EB%8F%99%ED%96%89%EB%A0%AC  혼동행렬이란?혼동행렬은 분류 문제에서 모델의 성능을 시각적으로 표현하는 표입니다. 이 행렬은 실제 클래스와 예측 클래스를 축으로 하여, 각 클래스에 속하는 예측 결과를 요약하여 보여줍니다. 주로 이진 분류 문제에서 사용되지만, 다중 클래스 분류 문제에서도 확장 사용될 수 있습니다.혼동행렬의 구성 요소- True Positive (TP): 실제 양성 클래스를 정확히 양성으로 예측한 경우의 수입니다. - True Negative (TN): 실제 음성 클래스를..