accuracy_score (1) 썸네일형 리스트형 [Machine Learning]머신러닝의Confusion Matrix 및accuracy_score 사용 Confusion Matrix 실제 Negative (음성) 클래스를 예측한 Negative (음성) 클래스와 Positive (양성) 클래스로 분류한 경우: True Negative (TN) 실제 Negative (음성) 클래스를 예측한 Positive (양성) 클래스로 잘못 분류한 경우: False Positive (FP) 실제 Positive (양성) 클래스를 예측한 Positive (양성) 클래스와 Negative (음성) 클래스로 분류한 경우: True Positive (TP) 실제 Positive (양성) 클래스를 예측한 Negative (음성) 클래스로 잘못 분류한 경우: False Negative (FN) Confusion Matrix를 보면 모델이 어떤 클래스를 얼마나 정확하게 분류했는지.. 이전 1 다음
