fpr, tpr, fnr, tpr은 roc-curve, f1-score등을 산출해내는 지표로, classification문제에서 모델의 분류 정확도를 평가하기 위해 사용된다. 그렇기 때문에 분류모델을 구축하기 위해선 꼭 짚어두고 가야하는 개념이다. 몇 번을 보고, 배운 개념이지만 자꾸 헷갈리고 찾아보게되어 이 기회에 완벽히 숙지하고 넘어가려한다. ▶confusion matrix와 TP,FP,FN,TN confusion matrix(혼돈행렬)은 단어에서 알 수 있듯이 컴퓨터가 (대표적으로)이진분류 문제를 수행한다고 할때 두개의 클래스를 얼마나 헷갈려하는지를 알 수 있는 지표이다. 열에는 대상의 실제클래스가, 행에는 대상의 예측된 클래스가 위치한다. 각 행렬요소들은 tp, fp, fn, tn으로 구성된다. ..
