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;머신러닝 예측, 분류 모델의 학습 성능 평가를 위한 표현 모델 | ;머신러닝 예측, 분류 모델의 학습 성능 평가를 위한 표현 모델 | ||
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* '''분자''': 실제 Positive를 잘 판단한 경우 | * '''분자''': 실제 Positive를 잘 판단한 경우 | ||
* '''분모''': 실제 값이 Positive인 모든 경우 | * '''분모''': 실제 값이 Positive인 모든 경우 | ||
* ex) 악성코드 판별 | * ex) 악성코드 판별 | ||
** 악성코드가 아닌데 악성코드로 분류하면(FP) 사용자가 확인하고 예외처리 하면 됨 | ** 악성코드가 아닌데 악성코드로 분류하면(FP) 사용자가 확인하고 예외처리 하면 됨 | ||
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* 정밀도에 더 가중치를 주고 싶은경우 β를 1 이상으로 입력 | * 정밀도에 더 가중치를 주고 싶은경우 β를 1 이상으로 입력 | ||
* 재현율에 더 가중치를 주고 싶은경우 β를 0~1로 입력 | * 재현율에 더 가중치를 주고 싶은경우 β를 0~1로 입력 | ||