[데이터사이언스]Classification의 Accuracy,Recall,Precision,F1 Score

1. Accuracy

• 분류 결과가 True면 Positive
• 분류 결과가 False면 Negative

 

• 정답과 분류 결과가 일치하면 앞에가 True
• 정답과 분류 결과가 불일치하면 앞에가 False
• ex) 분류결과가 False고 실제 정답이 False - True Negative
• ex) 분류결과가 True이고 실제 정답이 True - True Positive
• ex) 분류결과가 False고 실제 정답이 True - False Negative
• ex) 분류결과가 True이고 실제 정답이 False - False Positive

Accuracy

올바르게 예측된 데이터의 수를 전체 데이터의 수로 나눈 값

 

 

2. Recall

실제로 True인 데이터를 모델이 True라고 예측한 데이터 수

 

3. Precision

모델이 True로 예측한 데이터 중 실제로 True인 데이터 수 

 

 

4. F1 Score

2*Precision*Recall/Precision+Recall

 

5. Data example