[DL] - 성능 평가 지표 #1 (Precision, Recall)

[정밀도, Precision]

⑴ Precision은 Predict을 Positive로 한 대상 중에 예측과 실제 측정된 값이 Positive로 일치한 데이터의 비율

⑵ Object Detection에서는 검출 알고리즘이 검출 예측한 결과와 실제 Object들에 대해 일치도를 나태내는 지표

 

ex)

알고리즘이 5개를 검출해냈는데(실제 몇개의 물체가 검출되어야 하는지와 상관없이) 그 중 4개가 옳게 검출해낸

것이라면, Precision은 4/5 = 0.8이다.

 

 

[재현율, Recall]

⑴ Recall은 실제 값이 Positive인 대상 중, 예측과 실제 값이 Positive로 일치한 데이터의 비율

⑵ Object Detection에서는 검출 알고리즘이 실제 Object들을 제대로 검출하는지에 대한 검출 예측을 나타내는 지표

 

ex)

라벨이 붙어있는 물체(즉, 마땅히 검출되어야 할 물체)가 10개인데, 그 중 4개가 옳게 검출되었다면

Recall은 4/10 = 0.4가 된다.

 

 

[오차 행렬, Confusion Matrix]

⑴ 오차 행렬은 이진 분류의 예측 오류가 얼마인지와 더불어 어떠한 유형의 예측 오류가 발생하고 있는지를

함께 나타내는 지표