Day to_day

❗본 포스팅은 권철민 선생님의 '파이썬 머신러닝 완벽가이드' 강의와 '파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝' 서적을 기반으로 개인적인 정리 목적 하에 작성된 글입니다. 포스팅 개요 분류 모델을 공부하면서 가장 쉽고 직관적으로 모델의 성능을 판단할 수 있었던 '정확도(accuracy)'를 보고 모델을 판단했었다. 간단한 예제나 처음 공부할 땐 정확도라는 지표는 쉽게 받아들일 수 있는 개념이었고, 모델이 예측에 성공했느냐 못했느냐 정도만 판단해 평가했다. 하지만 사실 분류 모델의 성능을 판단하기엔 정확도라는 지표는 한계가 있고, 이진 분류 모델에서는 정밀도(precision)와 재현율(recall)이 더 정확한 지표로 사용된다. 분야마다 다른 지표를 사용할 수 있지만 오늘은 정확도의 한계와 오차 행렬에 대해서..