ROC (1) 썸네일형 리스트형 3.2 평가(F1 스코어, ROC와 AUC) 지난 시간에 아주 재현율과 정밀도에 대해 깊이 다뤄봤습니다. 서로는 상호 보완관계로 하나만 강조할 수는 없죠 따라서 두 평가지표를 모두 고려한 F1 스코어와 ROC에 대해 다뤄보도록 하겠습니다. 이는 '파이썬 머신러닝 완벽가이드'를 정리한 내용입니다. 1. F1 스코어 F1 스코어 : 정밀도와 재현율을 결합한 지표로, 정밀도와 재현율 어느 쪽으로 치우치지 않을 때 상대적으로 높은 값을 가진다. F1 스코어 공식의 다음과 같습니다. F1 스코어는 f1_score()라는 API를 통해 구현이 가능합니다. 앞선 타이타닉 예제에서 F1 스크어를 구해보도록 하겠습니다. from sklearn.metrics import f1_score def get_clf_eval(y_test , pred): confusion =.. 이전 1 다음
