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Confusion matrix 혼동 행렬Statistics 2021. 2. 4. 15:51
Confusion matrix. 혼동행렬, 혼동이라는 말이 붙은 이유는 실제 현상을 예측할 때 얼마나 혼동했는지 알아보기 위한 행렬이라 그런 이름이 붙어짐. 통계 가설 검정이나 머신러닝에서 어떤 사건에 대하여 의사결정을 할 때, 우리는 그 예측이 맞고 틀렸는지 알아보는 것이 중요하다. TRUE, FALSE는 판단이 맞고 틀림에 대한 것이고, positive, negative는 이진분류에서 두가지 경우의 수를 나타내는 말로 어떤 것을 예측했는지에 대한 것이다. TRUE: 예측이 맞았다. FALSE: 예측이 틀렸다. positive: 사건을 positive라 예측 negative: 사건을 negative라 예측 TRUE FALSE positive (라고 예측) TP: TRUE Positive Positive..