파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

오차 행렬의 대각 행렬

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은 정확히 분류된 경우이고, 다른 항목은 한 클래스의 샘플들이 다른

클래스로 잘못 분류된 경우가 얼마나 많은지를 알려줍니다.

숫자

9

를 양성 클래스로 정의하면 오차 행렬의 항목을 앞서 이야기한 거짓 양성과 거짓 음성에

연결할 수 있습니다. 전체 그림을 완성하기 위해 양성 클래스로 올바르게 분류한 샘플을 진짜

양성

true

positive

이라 하고, 음성 클래스로 정확하게 분류한 샘플을 진짜 음성

true

negative

이라 하겠습

니다. 이들 용어를 축약해서

FP

,

FN

,

TP

,

TN

이라고 쓰며, 오차 행렬에서 다음과 같이 표시합

니다(그림

5

-

11

).

In [49]:

mglearn.plots.plot_binary_confusion_matrix()

그림

5-11

이진 분류의 오차 행렬

이제 이 오차 행렬을 사용하여 앞서 만든 모델들(더미 모델 두 개, 결정 트리, 로지스틱 회귀)

을 비교해보겠습니다.

In [50]:

print("빈도 기반 더미 모델:")

print(confusion_matrix(y_test, pred_most_frequent))

print("\n무작위 더미 모델:")

print(confusion_matrix(y_test, pred_dummy))

print("\n결정 트리:")