모델 성능 평가 지표 계산기

인공지능 기초 · 인공지능과 학습 — 분류 모델의 성능은 혼동행렬(Confusion Matrix)의 네 값(TP·FP·FN·TN)으로부터 정확도·정밀도·재현율·F1점수를 계산해 평가한다.

1. 직접 해보기 — 혼동행렬 입력하기

예: 질병 진단 모델이라면 TP=병을 병이라고 맞힘, FP=정상을 병이라고 오진, FN=병을 정상이라고 놓침, TN=정상을 정상이라고 맞힘

TP (True Positive) 40

FP (False Positive) 10

FN (False Negative) 5

TN (True Negative) 45

정확도 Accuracy

–

정밀도 Precision

–

재현율 Recall

–

F1 점수

–

왜 정확도만으로 부족한가 — 병에 걸린 사람이 1%뿐인 경우, 모든 사람을 "정상"이라고만 예측해도 정확도는 99%가 된다. 하지만 이 모델은 병을 하나도 못 찾아낸(재현율 0%) 쓸모없는 모델이다. 그래서 정밀도·재현율·F1을 함께 본다.

한 줄 요약 — 혼동행렬의 TP·FP·FN·TN으로부터 정확도·정밀도·재현율·F1을 계산하면, 모델이 «얼마나 정확히», «얼마나 놓치지 않고» 맞히는지 함께 볼 수 있다.

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