이거 맨날 헷갈린다 -_-;;;
자, 정리정리
실제의 결과와, 컴퓨터가 검색한 결과. 두 가지의 결과에서 총 네가지의 경우가 나올 수 있다.
TP : 컴퓨터의 맞다고 판단한 예측과 실제 결과가 맞아 떨어지는 경우
-> 결과가 나온다고 예측했는데 실제로 나온 경우
FP : 컴퓨터는 틀리다고 판단했지만 실제 결과는 그렇지 않은 경우 (예상하지 못한 결과)
-> 결과가 나오지 않을 것이라 예측했는데 실제로는 나옴
FN : 컴퓨터의 틀리다고 판단한 예측과 실제 결과가 맞아 떨어지는 경우 (결과를 놓침)
-> 결과가 나온다고 예측했는데 실제로는 나오지 않았음
TN : 컴퓨터는 맞다고 판단했지만 실제 결과는 그렇지 않은 경우 (결과가 없음을 맞춤)
-> 결과가 나오지 않을 것이라 예측했고 실제로 결과가 나오지 않았음
이 네가지 경우를 사용해 우리는 Precision과 Recall이 무슨 의미인지 알 수 있다.
Precision은
Precision = tp / tp + fp
Recall은
Recall = tp / tp + fn
으로 나타낼 수 있다.
즉, Precision은 컴퓨터의 예측 중, 결과가 나올 것이라 예측한 값 중에 실제 결과가 나온 비율이라고 할 수 있고, Recall은 컴퓨터가 맞다고 검색한 결과 중, 실제 정답의 비율이라고 할 수 있다.
또한, Accuracy는
Accuracy = tp + tn / tp + fp + fn + tn
으로 나타낼 수 있는데 이것은 컴퓨터의 검색이 얼마만큼 정확했는지를 나타낸다.