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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 데 있어 정밀도와 재현율은 중요한 지표다. 이 두 지표는 모델이 얼마나 정확하게 예측하는지, 그리고 얼마나 많은 실제 데이터를 찾아내는지에 대한 정보를 제공한다. 이 글에서는 정밀도와 재현율의 정의, 차이점, 그리고 실제 사용 예시를 통해 이 두 지표를 명확히 이해하는 데 도움을 주고자 한다.정밀도(Precision)란 무엇인가?정밀도(Precision)는 모델이 긍정(Positive)이라고 예측한 것 중에서 실제로 긍정인 비율을 나타낸다. 즉, 모델이 'True'라고 예측한 것 중 실제로 'True'인 비율을 의미한다. 정밀도는 모델의 예측이 얼마나 정확한지를 평가하는 데 사용된다.정밀도는 다음과 같은 공식으로 계산할 수 있다.정밀도(Precision) = TP / (T..

머신러닝 기반 추천 시스템의 세계에 오신 것을 환영합니다! 🧐 오늘 우리는 추천 시스템의 성능을 측정하고 개선하는 데 필수적인 평가 지표에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 추천 시스템은 사용자에게 관련성 있는 항목을 제안하여 사용자 경험을 향상하고 참여를 유도하는 것을 목표로 합니다. 이러한 시스템의 효율성을 평가하기 위해서는 다양한 지표를 이해하고 적용하는 것이 중요합니다.💡 추천 시스템 평가 지표 (Evaluation Metrics for Recommender Systems)추천 시스템의 성능을 평가하는 데 사용되는 주요 지표를 자세히 알아보겠습니다. 각 지표는 추천 시스템의 다양한 측면을 평가하며, 시스템의 강점과 약점을 파악하는 데 도움이 됩니다.정확도 기반 지표 (Accuracy-Based Me..