https://www.evidentlyai.com/classification-metrics
● 분류 모델의 품질을 평가하는 방법 가이드
이진 및 다중 클래스 문제에 대한 다양한 기계 학습 메트릭 소개
● 가이드 제공 내용
1. 정확도, 정밀도, 리콜, F1점수 및 ROC AUC 포함하는 주요 분류 메트릭 계산하는 방법
2. 각 메트릭의 장단점 및 코너 케이스에서 동작하는 방식과 일부 메트릭이 적합한 경우 이해
3. ML 모니터링에서 분류 메트릭을 설정하고 사용하기 위한 실제 팁
● 가이드의 차별점
1. 메트릭 뒤에 숨겨진 직관 설명. 공식에 연결하여 누구나 이해 가능한 간단한 설명에 집중.
2. 그림으로 표시된 가이드. 각 메트릭의 시각화 제공.
3. 실제 사례 사용. 추상적인 시나리오보다는 작업 중에 발생 가능한 관련 비즈니스 사례 사용
4. 안내서를 처음부터 끝까지 읽을 필요 없이. 개별적으로 읽기 가능
● Reference
[1] Confusion Matrix
https://www.evidentlyai.com/classification-metrics/confusion-matrix
How to interpret a confusion matrix for a machine learning model
How to use the confusion matrix in machine learning? This illustrated guide breaks down each matrix component and explains how to read it.
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[2] Accuray, Precision, Recall
https://www.evidentlyai.com/classification-metrics/accuracy-precision-recall
Accuracy vs. precision vs. recall in machine learning: what's the difference?
Confused about accuracy, precision, and recall in machine learning? This illustrated guide breaks down each metric and provides examples to explain the differences.
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[3] Multi-class Precision and Recall
https://www.evidentlyai.com/classification-metrics/multi-class-metrics#binary-vs-multi-class-classification
Accuracy, precision, and recall in multi-class classification
How to use accuracy, precision, and recall in multi-class classification? This illustrated guide breaks down how to apply each metric for multi-class machine learning problems.
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[4] Classification Threshold
https://www.evidentlyai.com/classification-metrics/classification-threshold
How to use classification threshold to balance precision and recall
Is 0.5 a universal classification threshold in probabilistic machine learning problems? This illustrated guide explains the precision-recall trade-off and how to approach threshold choice.
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[5] ROC AUC Score
https://www.evidentlyai.com/classification-metrics/explain-roc-curve
How to explain the ROC AUC score and ROC curve?
How to interpret the ROC curve and ROC AUC scores? This illustrated guide breaks down the concepts and explains how to use them to evaluate classifier quality.
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