[2022/04/12][짤막한 이야기 - 정밀도 & 재현율]

[2022/04/12][짤막한 이야기 - 정밀도 & 재현율]

“정밀도(Precision)”와 “재현율(Recall)”은 인공지능 및 분류 분야에서 사용되는 지표 중 하나이다.
정밀도는 “정확도(Accuracy)”와는 다른 개념으로 분류기가 양성(Positive)이라고 분류한 것 중에서 실제 양성인 것의 비율을 의미한다.
분류기가 양성이라고 분류하는 경우는 “실제로 양성인데 양성으로 분류(TP)”하는 경우와 “실제로는 음성인데 양성으로 분류(FP)”하는 경우의 두 가지 뿐이다.
즉, Precision = TP / (TP + FP)의 수식이 성립한다.
반면 재현율이란 실제로 양성인 것 중에서 분류기가 양성으로 분류한 것의 비율을 의미한다.
실제로 양성인 경우의 수는 “분류기가 양성으로 올바르게 분류(TP)”한 것과 “분류기가 음성으로 잘못 분류(FN)”한 것의 합이다.
즉, Recall = TP / (TP + FN)의 수식이 성립한다.
두 지표 모두 분자가 TP인데 분모만 (TP + FP)와 (TP + FN)으로 서로 다르다.
분자가 모두 TP인 것은 정밀도와 재현율이 모두 양성으로 올바르게 분류하는 경우에 중점을 두고 있다는 의미이다.
분모가 서로 다르다는 것은 정밀도가 분류기에 중점을 두고 있는 반면 재현율은 데이터에 중점을 두고 있다는 의미이다.
분류기의 분류 기준(앞선 포스트에서 언급한 Threshold)을 조절하여 둘 중 하나를 극단적으로 개선시키는 것이 가능하지만, 이것이 분류기의 분류 성능이 개선되었다고 할 수는 없을 것이다.
따라서 두 지표 모두가 높은 분류기가 분류 성능이 좋다고 할 수 있는 것인데, 이를 위하여 정밀도와 재현율을 모두 반영한 하나의 또다른 지표가 등장하게 된다.
[관련된 짤막한 이야기 - 정확도[2022/04/06]]
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