[ Computer Vision ] All about Classification Metrics

All about Classification Metrics

        - Medical 및 Classification에는 여러가지 Metrics들이 존재합니다.

        * 이진 분류를 예시로 설명을 진행하도록 하겠습니다.

 

* 반드시 알고 가셔야 합니다...!

Accuracy

    - 가장 대표적으로 사용되는 지표로 전체 데이터 중, 제대로 분류된 데이터의 비율을 의미합니다.

    - 수식으로는, accuracy = (TP + TN) / Total

Sensitivity (Recall or True Positive Rate)

    - 민감도라고 하는데, Sensitive 또는 Recall이라고도 합니다.

    - 예를 들면, 암 환자 100명중에서 90명을 예측해서 맞췄을 경우, Sensitivity = 0.9가 됩니다.

    - 수식으로는, Sensitivity = (TP) / P

 

    * 모델이 얼마나, 암 환자를 정확하게 찾을 때, 활용됩니다.

Precision

    - Positive로 예측한 내용 중, 실제 Positive의 비율을 의미합니다.

    - 수식으로는, Precision = TP / (TP + FP)

 

Specificity (True Negative Rate)

    - Negative로 판단한 것중에서, 실제 Negative 값의 비율이다.

    - 수식으로는, Specificity = TN /(TN + FP)

 

F1 score

    - Sensitivity(Recall), Precision의 값을 tradeoff 한 것이라고 볼 수 있다.