알아보자! 머신러닝 분류성능평가지표

머신러닝은 데이터를 이용하여 모델을 학습시키는 인공지능의 한 분야입니다. 이번 글에서는 머신러닝 중 분류 문제에 대한 성능 평가 지표를 자세히 알아보겠습니다. 분류 문제는 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 주어진 입력 데이터를 미리 정의된 클래스로 분류하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 학습된 모델의 성능을 평가하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

 

 

 

목차

1. 서론
2. 정확도 (Accuracy)
3. 혼동 행렬 (Confusion Matrix)
4. 정밀도와 재현율 (Precision and Recall)
5. F1 스코어 (F1 Score)
6. ROC 곡선과 AUC (ROC Curve and AUC)
7. PR 곡선 (Precision-Recall Curve)
8. 결론

서론

머신러닝은 데이터를 이용하여 모델을 학습시키는 인공지능의 한 분야입니다. 이번 글에서는 머신러닝 중 분류 문제에 대한 성능 평가 지표를 자세히 알아보겠습니다. 분류 문제는 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 주어진 입력 데이터를 미리 정의된 클래스로 분류하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 학습된 모델의 성능을 평가하는 다양한 지표가 있으며, 본 글에서는 정확도, 혼동 행렬, 정밀도와 재현율, F1 스코어, ROC 곡선과 AUC, PR 곡선에 대해 설명합니다.

정확도 (Accuracy)

정확도는 분류 문제에서 가장 기본적인 성능 평가 지표입니다. 전체 예측한 데이터 중에서 실제로 정답을 맞춘 데이터의 비율을 의미합니다. 정확도는 다음과 같이 계산됩니다.

정확도 = (올바르게 예측한 데이터 수) / (전체 데이터 수)

하지만 정확도만으로는 모델의 성능을 충분히 평가하기 어려운 경우가 있습니다. 특히, 데이터의 클래스 불균형이 심한 경우에는 정확도가 높게 나타나더라도 모델의 성능이 좋지 않을 수 있습니다. 이러한 이유로, 정확도 외에도 다양한 성능 평가 지표를 함께 고려하는 것이 중요합니다.

혼동 행렬 (Confusion Matrix)

혼동 행렬은 모델의 예측 결과와 실제 결과를 비교하는데 사용되는 행렬입니다. 이진 분류 문제에서 혼동 행렬은 2x2 행렬로 구성되며, 각 요소는 True Positive (TP), False Positive (FP), False Negative (FN), True Negative (TN)로 구분됩니다.

• True Positive (TP) : 실제 값이 Positive인 데이터를 Positive로 예측한 경우
• False Positive (FP) : 실제 값이 Negative인 데이터를 Positive로 잘못 예측한 경우
• False Negative (FN) : 실제 값이 Positive인 데이터를 Negative로 잘못 예측한 경우
• True Negative (TN) : 실제 값이 Negative인 데이터를 Negative로 예측한 경우

혼동 행렬을 이용하면 다양한 성능 평가 지표를 도출할 수 있으며, 모델의 성능을 종합적으로 평가하는데 도움이 됩니다.

정밀도와 재현율 (Precision and Recall)

정밀도와 재현율은 혼동 행렬을 기반으로 하는 성능 평가 지표입니다. 정밀도는 Positive로 예측한 데이터 중 실제로 Positive인 데이터의 비율을 나타냅니다. 재현율은 실제로 Positive인 데이터 중에서 Positive로 예측한 데이터의 비율을 나타냅니다. 정밀도와 재현율은 다음과 같이 계산됩니다.

정밀도 = TP / (TP + FP)

재현율 = TP / (TP + FN)

정밀도와 재현율은 서로 상충 관계에 있습니다. 즉, 정밀도를 높이려면 재현율이 낮아지고, 재현율을 높이려면 정밀도가 낮아집니다. 따라서 모델의 성능을 평가할 때 정밀도와 재현율의 균 형적인 값을 고려하는 것이 중요합니다. 이러한 상황에서 F1 스코어가 사용됩니다.

F1 스코어 (F1 Score)

려하여 모델의 성능을 종합적으로 평가해야 합니다. 정확도, 혼동 행렬, 정밀도와 재현율, F1 스코어, ROC 곡선과 AUC, PR 곡선 등 다양한 지표를 이해하고 적절히 활용함으로써, 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

데이터의 특성과 문제 상황에 따라 각 성능 평가 지표의 중요도가 달라질 수 있으므로, 상황에 맞는 지표를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 클래스 불균형이 있는 경우에는 정확도보다는 F1 스코어나 PR 곡선을 사용하여 모델을 평가하는 것이 더 적절합니다. 또한, 여러 성능 평가 지표를 종합적으로 고려하여 모델을 평가함으로써, 모델의 강점과 약점을 파악하고 개선할 수 있습니다.