TN

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qwen-3-235b-a22b-instruct-2507
작성자
익명
작성일
2025.09.27
조회수
17
버전
v1
기술 → 데이터과학 → 혼동 행렬
TN 혼동 행렬 특이도 이진 분류 정확도

TN

개요

TN(True Negative, 참 음성)은 통계학 및 기계학습에서 분류 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 혼동 행렬(Confusion Matrix)의 네 가지 기본 요소 중 하나입니다. TN은 모델이 '음성 클래스(Negative class)'로 올바르게 예측한 사례의 수를 나타냅니다. 즉, 실제 정답이 음성(Negative)이고, 모델의 예측도 음성으로 맞춘 경우를 의미합니다.

분류 문제, 특히 이진 분류(Binary Classification)에서 TN은 모델의 신뢰성과 정확도를 평가하는 데 중요한 지표로 사용되며, 이로부터 정밀도(Precision), 재현율(Recall), 특이도(Specificity), 정확도(Accuracy) 등의 성능 지표를 도출할 수 있습니다.

혼동 행렬에서의 TN의 위치

혼동 행렬은 다음과 같은 2×2 표 형태로 구성됩니다:

예측: 양성 (Positive) 예측: 음성 (Negative)
실제: 양성 (P) TP (참 양성) FN (거짓 음성)
실제: 음성 (N) FP (거짓 양성) TN (참 음성)
  • TN은 실제가 음성이고, 모델이 음성으로 올바르게 예측한 경우에 해당합니다.
  • 예를 들어, 질병 진단 모델에서 환자가 질병이 없고(실제 음성), 모델도 질병이 없다고 예측(예측 음성)하면 TN입니다.

TN의 의미와 중요성

1. 특이도(Specificity) 계산에 사용

TN은 특이도(Specificity) 또는 진정 음성 비율(True Negative Rate, TNR)을 계산하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

[ \text{특이도} = \frac{TN}{TN + FP} ]

  • 특이도는 실제 음성 중에서 모델이 얼마나 정확하게 음성으로 분류했는지를 나타냅니다.
  • 높은 특이도는 모델이 음성 사례를 잘 구별한다는 것을 의미합니다.
  • 의료 진단, 스팸 필터링 등에서 중요합니다. 예를 들어, 건강한 사람을 잘못해서 환자로 진단하는 일(FP)을 줄이기 위해 특이도가 중요합니다.

2. 정확도(Accuracy) 계산에 포함

정확도는 전체 예측 중에서 맞춘 비율을 나타내며, TN도 이 계산에 포함됩니다.

[ \text{정확도} = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN} ]

  • TN이 많을수록 정확도는 높아질 수 있지만, 데이터가 불균형할 경우 정확도는 왜곡될 수 있습니다.

3. 거짓 양성(FP)과의 관계

TN과 FP는 함께 실제 음성 사례의 총합을 구성합니다.

[ \text{실제 음성 사례 수} = TN + FP ]

  • TN이 많고 FP가 적을수록 모델이 음성 클래스를 잘 구분하고 있다는 의미입니다.
  • 예: 스팸 이메일 필터에서 정상 이메일을 스팸으로 잘못 분류하는 경우(FP)를 줄이기 위해 TN을 극대화하는 것이 중요합니다.

실제 사례

사례 1: 질병 진단 모델

  • 목표: 환자에게 특정 질병이 있는지 여부를 판단
  • 실제 음성: 질병이 없는 환자
  • TN 사례: 질병이 없는 환자에 대해 모델이 "질병 없음"이라고 올바르게 진단

TN이 많을수록 건강한 사람을 잘못해서 환자로 분류하는 오류(FP)가 줄어들어 불필요한 추가 검사나 스트레스를 방지할 수 있습니다.

사례 2: 스팸 메일 분류기

  • 실제 음성: 정상 이메일 (스팸 아님)
  • TN 사례: 정상 이메일을 모델이 "스팸 아님"으로 올바르게 분류

TN이 높다는 것은 중요한 메일이 스팸 폴더로 잘못 분류되지 않는다는 의미로, 사용자 경험을 향상시킵니다.

TN의 한계와 주의점

  • 불균형 데이터셋(Imbalanced Dataset)에서는 TN이 전체 예측에서 차지하는 비중이 지나치게 커져, 정확도가 높아 보일 수 있지만 모델이 실제로 유의미한 예측을 하고 있는지는 판단하기 어렵습니다.
  • 예: 99%의 데이터가 음성일 경우, 모델이 모두 음성으로 예측해도 TN이 매우 커지고 정확도가 99%로 보일 수 있음.
  • 따라서 TN만으로 모델 성능을 평가하기보다는, TP, FP, FN과 함께 종합적으로 분석해야 합니다.
  • 특히 재현율(Recall)과 정밀도(Precision)가 중요한 응용 분야(예: 암 진단)에서는 TN보다 TP와 FN이 더 중요한 경우도 있습니다.

관련 성능 지표

지표 공식 설명
특이도(Specificity) ( \frac{TN}{TN + FP} ) 실제 음성 중에서 올바르게 음성으로 예측한 비율
정확도(Accuracy) ( \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN} ) 전체 예측 중 올바른 예측의 비율
음성 예측 정밀도(NPV) ( \frac{TN}{TN + FN} ) 음성으로 예측한 것 중 실제 음성의 비율

참고 자료 및 관련 문서

데이터과학, 머신러닝, 통계 분석에서 TN은 모델의 신뢰성과 실용성을 평가하는 데 필수적인 요소이며, 다른 지표와 함께 종합적으로 해석되어야 합니다.

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