SECTION_02 Evaluation Metrics for Classification \large \frac{TP + TN}{Total} 정밀도( Precision ) : Positive로 예측한 경우 중 올바르게 Positive를 맞춘 비율 \large \frac{TP}{TP + FP} 재현율( Recall, Sensitivity ) : 실제 Positive인 것 중 올바르게 Positive를 맞춘 것의 비율 \large \frac{TP}{TP + FN} 2\cdot\lar... Tree Based ModelROC curveAI부트캠프confusion matrixTrhesholdsSECTION_02코드스테이츠ClassificationDecision TreesAI부트캠프
Evaluation Metrics for Classification \large \frac{TP + TN}{Total} 정밀도( Precision ) : Positive로 예측한 경우 중 올바르게 Positive를 맞춘 비율 \large \frac{TP}{TP + FP} 재현율( Recall, Sensitivity ) : 실제 Positive인 것 중 올바르게 Positive를 맞춘 것의 비율 \large \frac{TP}{TP + FN} 2\cdot\lar... Tree Based ModelROC curveAI부트캠프confusion matrixTrhesholdsSECTION_02코드스테이츠ClassificationDecision TreesAI부트캠프