반응형 accuracy1 ROC_AUC_Score / Accuracy / F1 Score의 차이와 선택 기준 안녕하세요, roc_auc_score / accuracy / f1_score의 차이와 선택 기준에 대하여 알아보겠습니다. roc_auc_score, accuracy, f1_score는 모두 모델의 성능을 평가하는 지표지만,평가하는 관점과 사용하는 상황이 다릅니다. 1. ROC_AUC_Score (Receiver Operating Characteristic - Area Under the Curve) ROC AUC는 이진 분류 모델에서 주로 사용되는 성능 지표로, 모델의 분류 성능을 종합적으로 평가합니다. ROC 곡선: 모델의 **참 양성 비율 (True Positive Rate, TPR)**과 **거짓 양성 비율 (False Positive Rate, FPR)**을 각각 y축과 x축에 나타낸 그래프입니다.. 2024. 11. 16. 이전 1 다음 반응형
