2022년 2월 26일 치러진 제32회 ADsP 시험을 92점으로 합격했습니다.
이후 도전한 빅데이터분석기사와 ADP도 모두 합격을 하였습니다.
지난 포스트에서 혼동행렬과 관련된 몇 가지 내용을 살펴보았습니다.
요약하면 다음과 같습니다.
- 위양성 = 거짓 양성 = False Positive
- 민감도 = 환자를 환자라고 맞추는 지표
- 정밀도(precision) = 불량품 검사 결과의 정확도
- 정확도(정분류율) 단점 = 발병률이 천명 당 한명이면 무조건 정상이라고 찍어도 99.9%의 높은정확도 나옴
이번에는 Wiki 에서 혼동행렬표를 하나 가져왔습니다.
반드시 암기해야합니다.
출처 : https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix
Predicted condition 은 예측이며, Actual condition 은 실제입니다. 가로가 예측이며 세로는 실제입니다.
혼동행렬표의 모양에 대한 유일한 정답은 없습니다. 논리적으로는 다양한 조합이 가능하죠. 가로와 세로를 바꾸어 만들어도 논리적으로는 문제없습니다. 또한 Positive Negative 순서를 바꾸는 것도 가능합니다. 그러나 완벽히 암기가 되고 이해가 될 때까지는 이 그림만 생각할 것을 권장합니다.
Positive Negative 는 한글로는 양성 음성이며 종종 True False 로 표현되기도 합니다. 일단은 Positive Negative 를 표준으로 생각하고 암기합시다. True Positive (TP) 는 예측을 Positive 라고 했는데 그것이 정답(True)이라는 영역입니다. True 는 Positive 대신에 사용되기도 하지만 여기에서는 예측과 실제가 같다는 의미입니다. 혼동하면 안됩니다.
False Positive (FP) 는 예측을 Positive 라고 했는데 그 예측이 틀렸다(False)라는 의미이며, 실제가 Negative 이므로 틀린 것입니다. False negative(FN)는 Negative 라고 예측하였는데 그 예측이 틀렸다(False)라는 의미이며, 실제가 Positive 이므로 틀린 것입니다.
이번에는 혼동행렬표에 대해 알아보았습니다. 완벽하게 암기해야 합니다.
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