정밀도는 머신러닝 분류 모델의 평가 지표 중 하나입니다. 분류 모델은 주어진 데이터를 다양한 클래스 또는 범주로 분류하는 작업을 수행합니다. 이때 정밀도는 모델이 얼마나 신뢰할 수 있는 분류 결과를 만들어 내는지를 나타냅니다.

정밀도의 개념

정밀도는 실제로 Positive라고 예측한 샘플 중에서 실제로 Positive인 샘플의 비율로 계산됩니다. 즉, 양성 예측의 정확도를 나타냅니다.

정밀도는 다음과 같은 공식으로 계산됩니다:

정밀도 = TP / (TP + FP)

여기서 TP는 True Positive로 실제로 Positive인 샘플을 정확하게 예측한 수, FP는 False Positive로 실제로 Negative인 샘플을 잘못 예측한 수를 나타냅니다.

정밀도의 해석

정밀도는 일반적으로 0과 1 사이의 값을 갖습니다. 1에 가까울수록 모델이 신뢰할 수 있는 분류 결과를 내놓는 것을 의미하며, 0에 가까울수록 모델이 잘못된 예측을 많이 하는 것을 의미합니다.

정밀도가 높을수록 실제 양성인 데이터를 정확히 분류할 확률이 높아지므로, False Positive의 수를 줄임으로써 모델의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 하지만 이는 False Negative의 수를 증가시킬 수 있으므로, 분류 모델의 목적에 맞게 정밀도를 조정해야 합니다.

Conclusion

정밀도는 분류 모델의 성능을 평가하기 위한 중요한 지표 중 하나입니다. 모델이 얼마나 정확하게 양성 예측을 수행하는지를 나타내므로, 모델 개선 및 비교에 유용하게 사용될 수 있습니다.

참고 문헌:

• 정밀도와 재현율 in 머신러닝
• Precision and recall