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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
[2] Accuray, Precision, Recall
https://www.evidentlyai.com/classification-metrics/accuracy-precision-recall
[3] Multi-class Precision and Recall
https://www.evidentlyai.com/classification-metrics/multi-class-metrics#binary-vs-multi-class-classification
[4] Classification Threshold
https://www.evidentlyai.com/classification-metrics/classification-threshold
[5] ROC AUC Score
https://www.evidentlyai.com/classification-metrics/explain-roc-curve
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