1.2.6 성능 지표

성능 지표 : 학습이 완료된 모델의 성능을 평가하고자 검증 및 테스트 데이터로 측정하고 모니터링 하는 수단.

참고로... 학교에서 교수님이 설명도 해주시고 adsp 공부할때도 달달 외웠는데... 면접가서 제대로 대답하지 못해서 머리에 깊게 박힌 개념이다.

• 회귀
  • MSE

  $$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i - \hat{y}_i)^2$$

  • MAPE
    • 실제값 대비 오차의 정도를 퍼센트 값으로 나타내기 때문에 출력값의 단위에 영향을 받지않는다.

  $$MAPE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n \frac{|y_i - \hat{y}_i|}{y_i} X100$$

• 분류

위 그림이 전부다 꼭 외우자. True, Predicted

• 정확도(ACC) : 전체 데이터 중 모델이 올바르게 분류한 비율

$$정확도 = \frac{TP + TN}{TP + FN + FP + TN}$$

• 정밀도(precision) : 예측값이 P 중 실제값이 T인것

$$정밀도 = \frac{TP}{TP + FP}$$

• 재현도(Recall) : 실제값이 T인 것중 예측값이 P인것

$$재현도 = \frac{TP}{TP + FN}$$

• F1 Score : 정밀도와 재현도의 조화 평균

$$F1 score = \frac{2 X Precision X Recall}{Precision + Recall}$$

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