정밀도 (Precision)
$$\frac{TP}{TP+FP}$$
- 내가 양성으로 판단한 것 중 맞게 예측한 비율
from sklearn.metrics import precision_score
precision_score(y_test, pred)
재현율 (Recall)
$$\frac{TP}{TP+FN}$$
- 정확하게 감지한 양성 샘플의 비율
- 민감도 혹은 True Positive Rate(TPR)라고도 부른다
from sklearn.matrics import recall_score
recall_score(y_test, pred)
$\quad\rightarrow$ Precision과 Recall은 trade-off 관계임
F1 Score
- 정밀도와 재현율의 조화 평균을 나타내는 지표
- 모델의 평가지표로 활용되기도 한다
from sklearn.metrics import f1_score
f1_score(y_test, pred)