꿈라CBT다음 조건을 바탕으로 분석모형의 진단 평가를 설명한 내용 가운데 옳지 않은 것은?
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| 구 분 | 예측(예) | 예측(아니오) |
|---|---|---|
| 실제(예) | 참긍정, True Positive(TP) | 거짓부정, False Negative(FN) |
| 실제(아니오) | 거짓긍정, False Positive(FP) | 참부정, True Negative(TN) |
- 1카파값(Kappa Value)은 0~1 사이의 값을 가지는데, 1에 가까울수록 예측값이 실젯값과 일치한다고 볼 수 있다.
- 2머신러닝 성능평가지표 가운데 정확도(Accuracy)는 (TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)의 식으로 나타낸다.
- 3부정(Negative)인 범주 가운데 부정(Negative)으로 올바르게 예측한 비율에는 특이도(Specificity) 지표가 사용된다.
- 4부정인 범주 가운데 긍정으로 잘못 예측(False Positive)한 비율을 정밀도(Precision)라고 부르며, 식으로는 TP / (TP + FP)로 표기한다.