혼동 행렬 (Confusion Matrix)

term_id: confusion_matrix

Category: basic_concepts

Definition

혼동 행렬은 알고리즘(일반적으로 지도 학습 모델)의 성능을 시각화하기 위해 사용되는 특정 표 레이아웃입니다. 이 표는 참 양성(True Positive), 참 음성(True Negative), 거짓 양성(False Positive), 거짓 음성(False Negative)의 빈도를 보여주어 모델의 정확도와 오류 유형을 파악하는 데 도움을 줍니다.

Summary

혼동 행렬은 분류 모델이 테스트 데이터 세트에서 수행한 결과를 설명하는 표입니다.

Key Concepts

  • 참 양성 (True Positives)
  • 거짓 음성 (False Negatives)
  • 정밀도 (Precision)
  • 재현율 (Recall)

Use Cases

  • 이진 분류기 평가
  • 다중 클래스 분류 성능 분석
  • 불균형 데이터셋에서의 모델 편향 디버깅

Code Example

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from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]
print(confusion_matrix(y_true, y_pred))

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