# ROC 곡선 ## 개요 ROC 곡선(Receiver Operatingistic Curve, 수기 운영 특성 곡선)은 이진류 모델의 성능을각적으로 평가하고 비교하는 데 사용되는 중요한 도입니다. ROC 곡선은 다양한 분류 임계값(threshold)에 **민감도**(감지율, 재현율)와 **위양성율**(거짓 양성 비율)을 비교하여 모델의 판별 능력을 분석...

# 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...

FP **FP**(False Positive, 위양성)는 데이터, 특히 머신러닝과 통계 분석에서 중요한 개념 중 하나로, **모델이 실제로는 부정 클래스**(Negative) **인 사례를 잘못되어 양성 클래스**(Positive) **로 예측한 경우**를 의미합니다. 혼동 행렬(Confusion Matrix)에서 FP는 모델의 오분류 오류를 나타내는 네...

# 긍정적 예측 ## 개요 **긍정적 예측**(Positive Prediction)은 인공지능, 특히 머신러닝 모델의 평가 과정에서 중요한 개념 중 하나로, 모델 특정 샘플이 "긍정 클래스(Positive Class)"에 속한다고 예측한 경우를 의미합니다. 이는 이진 분류(Binary Classification) 문제에서 자주 사용되는 용어이며, 모델의...

# K-Fold Cross- **K-Fold Cross-Validation**(K-겹 교차 검증)은 머신러닝과 통계 모델의 성능을 평가하기 위해 널리 사용되는 기입니다. 이 방법은 데이터를 여러 개의 부분으로 나누어 반복적으로 훈련과 검증을 수행함으로써 모델의 일반화 능력을 더 정확하게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터셋의 크기가 제한적일 때 ...

# 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...