# 정적 분석 ##요 정적 분석Static Analysis)은 소스 코드 바이너리를 실행하지 않고도프트웨어의조, 품질, 보안성 등을 평가하는 기술입니다. 특히 **보안야**에서는 소프트웨어 개발 초기 단계에서 잠재적인 보안 취약점을 조기에 발견하고 수정할 수 있어, 취약점 스캐닝 도구로서 매우 중요한 역할을 합니다. 정적 분석은 소스 코드를 기반으로 하...

# 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(Neg...

# 성능 평가 인공지능(AI) 모델의 **성능 평가Performance Evaluation)는 개발된 모델이 주어진 과제(Task)를 얼마나 정확하고 신뢰성 있게 수행하는지를 정량적·정성적으로 분석하는 과정입니다. 모델의 훈련 과정 이후, 성능 평가는 모델의 실용성과 신뢰성을 판단하는 핵심 단계로, 실제 배포 전 반드시 수행되어야 합니다. 특히 머신러닝 ...

# 매크로 F1 ## 개요 **매크로 F1Macro F1)은중 클래스 분류(Multiclass Classification) 문제에서 모델의 성능을 평가하기 위한 지표 중 하나로, 각 클래스별 **F1 점수**(F1 Score)를 계산한 후, 이를 단순 평균하여 전체 성능을 평가하는 방식을 의미한다. 이 지표는 클래스 간 불균형이 존재하는 경우에도 각 클...

# F1 점수 ## 개요 F1 점수1 Score)는 인공지능 머신러닝 분야에서 분류 모델의 성능을 평가 데 널리 사용되는 지입니다. 특히 **밀도**(Precision)와 **재현율**(Recall)을 조화롭게 결합한 지표로, 두 값의 조화 평균(Harmonic Mean)을 계산하여 모델의 균형 잡힌 성능을 평가합니다. F1 점수는 불균형 데이터셋(Im...