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인공지능, 머신러닝, 딥러닝

F1 점수: 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 강력한 지표 - Part 2

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 두 번째 시간으로 '3. F1 점수의 계산 방법'과 '4. F1 점수의 중요성'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 재현율의 개념과 의미 2.2. 정밀도와 재현율의 관계 3. F1 점수의 계산 방..

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

F1 점수: 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 강력한 지표 - Part 1

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. 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 재현율의 개념과 의미 2.2. 정밀도와 재현율의 관계 3. F1 점수의 계산 방법 3.1. 정밀도와 재현율의 조화 평균 3.2. F1 점수의 범위와 의미 해석 4. F1 점수의 중요성 4.1. F1 점수가 ..