분류모델 평가종류와 방법(케글,데이콘 등 데이터 분석)

 

 

분류 모델을 평가하는 기준은 모델의 성능을 측정하고 모델이 얼마나 잘 예측하는지를 판단하는 데 중요합니다. 아래에서는 주요한 분류 모델 평가 기준과 각각의 평가 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.

1. 정확도 (Accuracy):

정확도는 전체 예측 중 올바르게 분류된 샘플의 비율을 나타내는 지표입니다. 이는 (참 양성 + 참 음성) / 전체 샘플 수로 계산됩니다. 정확도는 클래스 균형이 잘 맞는 경우에 유용하며, 클래스 불균형 데이터에서는 조심해야 합니다.

 

2. 정밀도 (Precision):

정밀도는 모델이 긍정으로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 샘플의 비율을 나타내는 지표입니다. 이는 참 양성 / (참 양성 + 거짓 양성)으로 계산됩니다. 정밀도는 거짓 긍정을 줄이는 데 중요하며, 거짓 긍정이 비용이 높은 경우 유용합니다.

 

3. 재현율 (Recall):

재현율은 실제 긍정인 샘플 중 모델이 긍정으로 예측한 샘플의 비율을 나타내는 지표입니다. 이는 참 양성 / (참 양성 + 거짓 음성)으로 계산됩니다. 재현율은 거짓 부정을 줄이는 데 중요하며, 실제 긍정 중 빠뜨리는 경우에 유용합니다.

 

4. F1-점수 (F1-Score):

F1-점수는 정밀도와 재현율의 조화 평균으로 계산되며, 불균형한 클래스 분포에서 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 이는 2 * (정밀도 * 재현율) / (정밀도 + 재현율)로 계산됩니다.

 

5. ROC 곡선과 AUC (Receiver Operating Characteristic Curve and Area Under the Curve):

ROC 곡선은 모델의 민감도 (재현율) 대비 1 - 특이도 그래프를 나타냅니다. AUC는 ROC 곡선 아래 영역으로, 모델의 성능을 정량화하는 데 사용됩니다. AUC 값이 0.5보다 크면 모델이 무작위 예측보다 낫다는 것을 의미합니다.

 

6. 혼동 행렬 (Confusion Matrix):

혼동 행렬은 참 양성, 참 음성, 거짓 양성, 거짓 음성을 나타내는 표입니다. 정확도, 정밀도, 재현율 등의 지표를 계산하는 데 사용됩니다.

 

7. 로그 손실 (Log Loss):

로그 손실은 다중 클래스 분류 문제에서 예측 확률의 정확성을 측정하는 데 사용됩니다. 값이 작을수록 모델의 예측이 더 정확합니다.

 

8. 카파 통계량 (Kappa Statistic):

카파 통계량은 분류 모델의 예측과 실제 관찰 간의 일치 정도를 측정하는 지표입니다. 카파 값이 1에 가까울수록 모델의 예측이 좋다는 것을 나타냅니다.

 

이러한 평가 기준은 다양한 분류 모델의 성능을 비교하고 모델을 개선하는 데 도움이 됩니다. 선택해야 할 기준은 문제의 특성과 목표에 따라 다를 수 있으며, 종종 두 개 이상의 지표를 함께 고려하는 것이 가장 바람직합니다.