문제 12 · 분류 성능 지표

문제 12 [3점]

어떤 데이터셋의 정답 레이블label이 $[1,0,0,1,1,1,0,1,1,1]$이고, 어떤 기계학습 모델이 예측한 레이블이 $[0,1,1,1,1,0,1,0,1,0]$이라 하자. 이 모델의 재현율recall, 정밀도precision, F1 점수F1 score(각 1점)를 구하시오. (레이블 $1$이 "양성"을 의미한다.)

풀이 및 해설

각 표본을 정답/예측 조합으로 분류합니다($1$=양성).

#	정답	예측	판정
1	1	0	FN
2	0	1	FP
3	0	1	FP
4	1	1	TP
5	1	1	TP
6	1	0	FN
7	0	1	FP
8	1	0	FN
9	1	1	TP
10	1	0	FN

따라서 $\text{TP}=3,\text{FP}=3,\text{FN}=4$입니다.

$$\text{recall}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FN}}=\frac{3}{3+4}=\frac{3}{7}\approx 0.4286.$$$$\text{precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}=\frac{3}{3+3}=\frac{1}{2}=0.5.$$$$\text{F1}=\frac{2\cdot \text{TP}}{2\cdot \text{TP}+\text{FP}+\text{FN}}=\frac{6}{6+3+4}=\frac{6}{13}\approx 0.4615.$$$$\boxed{{\displaystyle \text{recall}=\frac{3}{7},\text{precision}=\frac{1}{2},\text{F1}=\frac{6}{13}\approx 0.4615}}$$

👉 실습(Python)에서 확인하기