S26L03 – 정확도, 정밀도, 재현율, 특이도, F1 점수

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모델 평가에서 정확도, 정밀도, 재현율, 특이도, 그리고 F1 점수 이해하기

목차

    모델 평가 지표 소개
    혼동 행렬: 기초
    정확도: 출발점
    정밀도: 정확성 측정
    재현율 (민감도): 완전성 측정
    특이도: 과소평가된 지표
    F1 점수: 정밀도와 재현율의 균형
    모델에 적합한 지표 선택하기
    지표 계산을 위한 Scikit-Learn 활용
    결론


모델 평가 지표 소개
분류 모델을 개발할 때, 전체 정확도뿐만 아니라 모델의 성능을 평가하는 것이 중요합니다. 다양한 지표는 모델 성능의 여러 측면에 대한 통찰을 제공하여, 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

혼동 행렬: 기초
혼동 행렬은 분류 모델의 성능을 시각화할 수 있는 표입니다. 실제 타겟 값과 모델이 예측한 값을 비교합니다. 이진 분류의 경우, 혼동 행렬은 다음을 포함하는 2x2 행렬입니다:

    True Positives (TP): 올바르게 예측된 양성 사례.
    False Positives (FP): 잘못 예측된 양성 사례.
    True Negatives (TN): 올바르게 예측된 음성 사례.
    False Negatives (FN): 잘못 예측된 음성 사례.


이 구성 요소를 이해하는 것은 다양한 성능 지표를 계산하는 기초가 되기 때문에 필수적입니다.

정확도: 출발점
정확도는 가장 간단한 지표로, 전체 예측 중 올바르게 예측된 비율을 나타냅니다.

공식:
\[ \text{Accuracy} = \frac{TP + TN}{TP + FP + FN + TN} \]

예제:
모델이 10개의 True Positives, 9개의 True Negatives를 예측하고 몇몇 잘못된 예측이 있다고 가정해 보겠습니다:
\[ \text{Accuracy} = \frac{10 + 9}{10 + 9 + 0 + 0} = 97.5\% \]
97.5%의 정확도는 인상적으로 보일 수 있지만, 한 클래스가 다른 클래스를 현저히 능가하는 불균형한 데이터셋의 경우 그 한계를 인식하는 것이 중요합니다.

정밀도: 정확성 측정
정밀도는 양성으로 예측된 사례 중 실제로 얼마나 많은 비율이 정확한지를 평가합니다. 이는 다음 질문에 답합니다: 모델이 양성 클래스를 예측할 때, 얼마나 자주 정확한가요?

공식:
\[ \text{Precision} = \frac{TP}{TP + FP} \]

예제:
같은 모델을 사용하여:
\[ \text{Precision} = \frac{10}{10 + 250} = 3.8\% \]
낮은 정밀도는 많은 수의 False Positives를 나타내며, 이는 거짓 경보가 비용이 많이 드는 애플리케이션에서 문제가 될 수 있습니다.

정밀도의 중요성:
정밀도는 스팸 감지나 의료 진단과 같이 False Positives의 비용이 높은 시나리오에서 중요합니다.

재현율 (민감도): 완전성 측정
재현율, 또는 민감도는 모든 관련 사례를 식별하는 모델의 능력을 측정합니다. 이는 다음 질문에 답합니다: 실제 양성 사례 중 모델이 얼마나 많이 정확하게 식별했나요?

공식:
\[ \text{Recall} = \frac{TP}{TP + FN} \]

예제:
\[ \text{Recall} = \frac{10}{10 + 5} = 66.6\% \]
높은 재현율은 모델이 양성 클래스를 더 많이 포착하고 있음을 나타내며, 이는 질병 스크리닝과 같은 애플리케이션에서 바람직합니다.

재현율의 중요성:
재현율은 질병 감지나 보안 위협 식별과 같이 양성 사례를 놓치는 것이 심각한 결과를 초래할 수 있는 상황에서 필수적입니다.

특이도: 과소평가된 지표
특이도는 실제 음성 사례 중 얼마나 많은 비율을 정확하게 식별했는지를 측정합니다. 이는 다음 질문에 답합니다: 실제 음성 사례 중 모델이 얼마나 많이 정확하게 인식했나요?

공식:
\[ \text{Specificity} = \frac{TN}{TN + FP} \]

예제:
\[ \text{Specificity} = \frac{9990}{9990 + 250} = 97.55\% \]
높은 특이도는 모델이 음성 사례를 효과적으로 식별하고 있음을 나타내며, 이는 False Negatives가 특히 바람직하지 않은 시나리오에서 중요합니다.

특이도의 중요성:
특이도는 사기 탐지나 비질병(건강) 분류와 같이 음성 클래스를 정확하게 식별하는 것이 중요한 애플리케이션에서 필수적입니다.

F1 점수: 정밀도와 재현율의 균형
F1 점수는 정밀도와 재현율의 조화 평균으로, 두 가지 측면을 균형 있게 고려하는 단일 지표를 제공합니다. 산술 평균과 달리, F1 점수는 정밀도와 재현율 간의 균형을 반영합니다.

공식:
\[ \text{F1 Score} = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} \]

예제:
\[ \text{F1 Score} = 2 \times \frac{0.038 \times 0.666}{0.038 + 0.666} \approx 7.1\% \]
F1 점수는 정밀도와 재현율 사이의 균형이 필요하고 클래스 분포가 불균형한 경우에 특히 유용합니다.

F1 점수의 중요성:
F1 점수는 False Positives와 False Negatives를 모두 최소화하는 것이 중요한 상황에서 모델 성능에 대한 더 세밀한 관점을 제공하여 이상적입니다.

모델에 적합한 지표 선택하기
적절한 평가 지표를 선택하는 것은 프로젝트의 특정 요구 사항과 맥락에 따라 다릅니다:

    정확도 사용: 클래스가 균형을 이루고 모든 오류의 비용이 동일할 때.
    정밀도 사용: False Positives의 비용이 높을 때.
    재현율 사용: False Negatives의 비용이 높을 때.
    특이도 사용: 음성 클래스를 정확하게 식별하는 것이 중요할 때.
    F1 점수 사용: 정밀도와 재현율 사이의 균형이 필요할 때, 특히 불균형한 데이터셋에서.

이러한 지표를 이해하면 프로젝트의 목표와 제약 조건에 맞는 올바른 지표를 선택할 수 있습니다.

지표 계산을 위한 Scikit-Learn 활용
이러한 지표를 수동으로 계산하는 것은 지루하고 오류가 발생하기 쉬우며, 특히 더 복잡한 모델의 경우 더욱 그렇습니다. 다행히도, Python의 Scikit-Learn 라이브러리는 이 지표들을 손쉽게 계산할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.

유용한 Scikit-Learn 함수:

accuracy_score: 정확도를 계산합니다.

precision_score: 정밀도를 계산합니다.

recall_score: 재현율을 계산합니다.

f1_score: F1 점수를 계산합니다.

confusion_matrix: 혼동 행렬을 생성합니다.

classification_report: 위의 모든 지표를 포함한 자세한 보고서를 제공합니다.



예제:




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# Assume y_true and y_pred are your actual and predicted labels
conf_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

print("Confusion Matrix:\n", conf_matrix)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")
print(f"Precision: {precision * 100:.2f}%")
print(f"Recall: {recall * 100:.2f}%")
print(f"F1 Score: {f1 * 100:.2f}%")
			
				
					
				
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						from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
 
# Assume y_true and y_pred are your actual and predicted labels
conf_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
 
print("Confusion Matrix:\n", conf_matrix)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")
print(f"Precision: {precision * 100:.2f}%")
print(f"Recall: {recall * 100:.2f}%")
print(f"F1 Score: {f1 * 100:.2f}%")
					
				
			
		



더 고급의 지표 계산, 특히 특이도를 포함하려면 classification_report를 활용하거나 추가적인 Scikit-Learn 리소스를 탐색할 수 있습니다:

    Scikit-Learn Classification Report
    Scikit-Learn Model Evaluation


결론
분류 모델의 성능을 평가하는 것은 단순한 정확도를 넘어서는 세밀한 접근이 필요합니다. 정밀도, 재현율, 특이도, 그리고 F1 점수와 같은 지표를 이해하고 활용함으로써, 모델의 강점과 약점에 대한 깊은 통찰을 얻을 수 있습니다. 이러한 종합적인 평가를 통해 모델이 실제 상황에서 최적으로 작동하도록 보장하며, 프로젝트의 특정 목표와 요구 사항에 부합하도록 할 수 있습니다.
항상 지표 선택은 애플리케이션의 맥락에 의해 안내되어야 합니다. Scikit-Learn과 같은 도구를 활용하여 이 과정을 간소화하고, 최상의 결과를 위해 모델을 다듬는 데 집중할 수 있습니다.



키워드: 정확도, 정밀도, 재현율, 특이도, F1 점수, 혼동 행렬, 모델 평가, 머신 러닝 지표, Scikit-Learn, 분류 모델 성능.