기계 학습 변환을 튜닝하는 데 사용되는 측정을 이해하려면 다음 용어를 숙지해야 합니다.
- 참 긍정(TP)
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변환이 올바르게 찾은 데이터의 일치로, 적중이라고도 합니다.
- 참 부정(TN)
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변환이 올바르게 거부한 데이터의 불일치입니다.
- 거짓 긍정(FP)
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변환이 일치로 잘못 분류한 데이터의 불일치로, 거짓 경보라고도 합니다.
- 거짓 부정(FN)
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변환이 찾지 못한 데이터의 일치로, 누락이라고도 합니다.
기계 학습에 사용되는 용어에 대한 자세한 내용은 Wikipedia에서 Confusion matrix
기계 학습 변환을 튜닝하려면 변환의 Advanced properties(고급 속성)에서 다음 측정 값을 변경하면 됩니다.
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[정밀도(Precision)]는 변환이 긍정으로 식별하는 총 레코드 수(참 긍정 및 거짓 긍정) 중에서 참 긍정을 얼마나 잘 찾는지 측정합니다. 자세한 내용은 Wikipedia의 정밀도 및 재현율
을 참조하십시오. -
재현율은 변환이 소스 데이터의 총 레코드에서 참 긍정을 얼마나 잘 찾는지 측정합니다. 자세한 내용은 Wikipedia의 정밀도 및 재현율
을 참조하십시오. -
정확도는 변환이 참 긍정과 참 부정을 얼마나 잘 찾는지 측정합니다. 정확도를 증가시키려면 더 많은 기계 리소스와 비용이 필요합니다. 하지만 이렇게 하면 재현율도 증가합니다. 자세한 내용은 Wikipedia의 Accuracy and precision
을 참조하십시오. -
비용은 변환을 실행하는 데 사용한 컴퓨팅 리소스(따라서 비용)의 양을 측정합니다.
