인공지능, 머신러닝, 딥러닝
F1 점수: 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 강력한 지표 - Part 3
F1 점수는 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 강력한 지표 중 하나입니다. F1 점수의 의의는 머신러닝 모델의 정확성과 재현율을 균형 있게 평가할 수 있다는 것입니다. 또한, 이진 분류 문제뿐만 아니라 다중 클래스 분류에서도 사용될 수 있습니다. 총 3부작에 걸쳐서 F1 점수에 대해 알아보고자 합니다. 이번 글은 세 번째 시간으로 '5. F1 점수의 활용 방법', '6. 매크로 F1 점수와 마이크로 F1 점수', '7. F1 점수의 한계와 대안', 그리고 '8. 결론'에 대해 알아보도록 하겠습니다. 글의 목차는 다음과 같습니다. [목차] 1. F1 점수 소개 1.1. F1 점수의 개념과 정의 설명 1.2. 이진 분류 문제에서의 활용 2. 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) 2.1. 정밀도와 ..
