6.5.2 분류 모델의 정밀도와 재현율 최적화

예측 오차(ERR)와 정확도(ACC) 모두 얼마나 많은 샘플을 잘못 분류했는지 일반적인 정보를 알려 줍니다. 오차는 잘못된 예측의 합을 전체 예측 샘플 개수로 나눈 것입니다. 정확도는 옳은 예측의 합을 전체 예측 샘플 개수로 나누어 계산합니다.

예측 정확도는 오차에서 바로 계산할 수 있습니다.

거짓 양성 비율(False Positive Rate, FPR)과 진짜 양성 비율(True Positive Rate, TPR)은 클래스 비율이 다른 경우 유용한 성능 지표입니다.¹⁶