precision은 모델의 결과가 실제값과 얼마나 일치하는지에 대한 척도입니다.
precision의 정의는 TP / (TP + FP)로 계산됩니다. 여기서 TP는 True Positive, FP는 False Positive를 의미합니다.
예를 들어, 모델이 100명의 환자를 진단했을 때, 80명의 환자가 실제로 감염되었고, 10명의 환자가 실제로 감염되지 않았지만 모델이 감염이라고 예측했다면, precision은 80 / (80 + 10) = 0.889로 계산됩니다.
precision과 recall의 차이점은 precision은 모델의 결과가 실제값과 얼마나 일치하는지에 대한 척도를 의미하지만, recall은 모델이 실제로 감염된 환자를 얼마나 감지할 수 있는지에 대한 척도를 의미합니다.
precision과 recall을 함께 사용해야 하는 이유는 precision과 recall을 함께 사용하면 모델의 정확성과 감지 능력을 모두 평가할 수 있습니다.
precision의 중요성은 precision이 높을수록 모델의 정확성이 높아지기 때문에 precision을 높일 수 있는 방법을 알아야 합니다. precision을 높이기 위해서는 모델의 학습 데이터를 더 많이 확보하고, 모델의 하이퍼파라미터를 튜닝하는 것이 좋습니다.
precision의 한계점은 precision은 모델의 결과가 실제값과 얼마나 일치하는지에 대한 척도이므로, precision이 높을수록 모델의 정확성이 높아지지만, recall이 낮을 수 있기 때문에 precision과 recall을 함께 사용해야 합니다.
2025-06-27 02:03