Deep,Machine Learning1 인공지능 성능 평가 지표 정리 True/False : 실제 데이터의 결과 (공격인 데이터/공격이 아닌 데이터) Positive/Negative : 내가(모델이) 예측한 답안 (조금 더 쉽게 이해하기 : https://seleuchel.tistory.com/189) [정답여부 : 틀림] : false [내 의견 : 내 모델이or 내가 한 답변] : positive or negative false positive : 거짓 양성 (오탐) 답이 음성인 문제를 양성으로 표현 => 나는 맞다고 생각했지만 틀림.. (사실 음성이었다) false negative : 거짓음성 (미탐) 답이 양성인 문제를 음성으로 표현 => 나는 틀렸다고 생각했지만, 틀림.. (사실 양성이었다) TN : 부정으로 예측해서 맞음 (실제 부정임) TP : 긍정으로 예측해.. 2022. 4. 8. 이전 1 다음
