화를 위해 또 다른 지표를 너무 많이 희생하지 않고 싶은 상황에서 좋은 지표가 될 수 있습니다.
정밀도와 재현율은 설정된 임곗값뿐만 아니라 모델에 따라서도 크게 달라집니다. 지표가임곗
값에 크게 의존한다면, 모델을 어떻게 결정해야 할까요?수신자조작특성
receiver
operator
characteristic
curve
(
ROC
)의 곡선아래면적
area
under
the
curve
(
AUC
) 및 정밀도-재현율 곡선아래면적
precision
-
recall
curve
(
PR
AUC
)과 같이, 모델에만 의존하는 지표가 있습니다. 이 두 지표는 모두 범위가
0
~
1
사
이이며,
1
에 가까울수록 더 좋은 모델을 의미합니다. 이러한 지표에 관한 자세한 내용은 이 책에
서 다루지 않습니다.하지만이들을 직관적으로 이해해 보는 노력은 실무에 도움이 될 것입니다.
ROC
는 재현율과 거짓 양성률을 비교하는 그래프입니다. 이 곡선의 각 점은 서로 다른 임곗값
에 해당하므로 곡선 전체에서 가능한 모든 임곗값을 한눈에 확인할 수 있습니다. 곡선아래면적
인
ROC
AUC
는 모델이 양성 데이터를 실제로도 양성으로 판단할 확률을 나타냅니다. 이는 분
류 문제에서 ...
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