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머신러닝 모델의 성능을 평가하는 데에는 다양한 지표가 활용된다. 그중 F1 점수는 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균으로, 불균형한 데이터셋에서 모델의 성능을 종합적으로 평가하는 데 유용하다. 이 글에서는 F1 점수의 개념, 계산 방법, 중요성, 그리고 실제 활용 사례를 자세히 살펴본다.📌 F1 점수란 무엇인가? (What is F1 Score?)F1 점수는 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 지표 중 하나로, 특히 이진 분류 문제에서 많이 사용된다. F1 점수는 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)을 모두 고려하여 계산되므로, 데이터 불균형 문제가 있는 경우에도 모델의 성능을 더 정확하게 평가할 수 있다. 정밀도는 모델이 양성이라고 예측한 것 중에서 실제로 양성인 ..

머신러닝 모델의 성능을 평가하는 것은 모델 개발의 중요한 단계다. 다양한 평가 지표를 이해하고 적절하게 사용하는 것은 모델의 실제 성능을 정확하게 파악하고 개선하는 데 필수적이다. 이 글에서는 머신러닝 모델 평가에 사용되는 주요 지표인 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 등을 자세히 알아보고, 각 지표가 어떤 상황에서 유용한지, 그리고 함께 사용하면 좋은 다른 지표들에 대해 설명한다.🎯 정확도 (Accuracy)정확도는 전체 예측 중에서 올바르게 예측한 비율을 나타낸다. 즉, 모델이 얼마나 정확하게 데이터를 분류하는지를 나타내는 가장 직관적인 지표다. 정확도는 다음과 같이 계산된다.정확도 = (True Positive + True Negative) / (True..