PRE와 REC 최적화로 인한 장단점의 균형을 맞추기 위해 PRE와 REC 조화 평균인 F1-점수를 자주 사용합니다.
Note ≡ 정밀도와 재현율에 관한 추가 자료
정밀도와 재현율 같이 여러 가지 성능 지표에 대해 좀 더 자세한 설명을 읽고 싶다면 David M. W. Powers의 기술 리포트 Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness & Correlation17을 참고하세요.
마지막으로 오차 행렬을 요약하는 방법으로 생물학 연구 분야에 많이 사용되는 MCC가 있습니다. MCC는 다음과 같이 계산합니다.
PRE, REC, F1 점수와 달리 MCC는 -1과 1 사이의 범위이며 오차 행렬의 모든 요소를 고려합니다. 예를 들어 F1 점수는 TN을 고려하지 않습니다. MCC 값이 F1 점수보다 이해하기 어렵지만 한 논문18에서 언급한 것처럼 더 좋은 지표로 간주됩니다.