[ML] confusion matrix

• 정확도 accuracy : 전체 데이터 중 암이 아닌걸 아니라, 암을 암이라고 맞춘 정도
• 정밀도 precision : 암이라고 예상한 것 중 실제 암일 확률 (예측 암 -> 실제 암)
• 재현율 recall : 실제 암인 사람 중 예측도 암일 확률 (실제암 -> 예측 암)
• F1 : 정밀도와 재현율의 조화

 

- 정밀도에서 FP 가 높으면 : 정상을 암으로 예측. 즉 암이라고 진단했지만, 실제 정상인 경우 -> 재검 등 진행 가능성

    단, 스팸에서는 큰 문제. 긴급하고 중요한 메일이 스팸메일함에 들어가 있다면?

- 재현율에서 FN 이 높으면 문제 : 실제 암을 정상으로 잘못 예측, 실제 사기를 정상 거래로 예측하면 문제

- 정밀도와 재현율은 한쪽이 낮아지면 한쪽이 높아진다.

- 둘의 점수 차이가 크면 F1 스코어도 낮아짐