confusion matrix
1
2
3
Tp Fn 9 0
=
Fp Tn 5 0
Tp = instance에 대한 recommendation이 yes 인데 yes (True and positive)
Fn = instance에 대한 recommendation이 yes 인데 no (False and negative)
Fp = instance에 대한 recommendation이 no 인데 yes (False and positive)
Tn = instance에 대한 recommendation이 no 인데 no (True and negative)
정확도(accuracy)
recommendation 이 얼마나 정확한지!
위의 confusion matrix 에서는
9/ 14 (올바른 recommendation / 전체 recommendation)
정밀도(precision)
Yes에 대한 것 = 9/14 (yes의 맞는 개수/ 전체 yes의 개수)
Tp/(Tp + Fp)
No에 대한 것 = 0/0 (no의 맞는 개수 / 전체 no의 개수)
Tn/(Fn + Tn)
세로!!!
재현율(recall)
Yes에 관한 것 = 9/9 (yes가 나와야 하는 yes의 개수 / 전체 yes가 나와야 하는 것의 개수)
Tp /(Tp + Fn)
No에 관한 것 = 0/5 (no가 나와야 하는 no의 개수 / 전체 no가 나와야 하는 것의 개수)
Tn/(Fp + Tn)
가로!!
