[ML] 분류 성능 평가 지표

 

1. Precision, Recall and Accuracy

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Precision, Recall, Accuracy는 논문에서도 사용하는 지표들이며 가장 눈에 익는 지표들입니다. 하지만 서로 헷갈리는 경우가 많으니, 제대로 정리할 필요가 있겠습니다. 우리는 모델이 예측한 다양한 경우를 생각해보며, 위의 2x2 matrix에 해당하는 것을 어떻게 지표화 할 것인지 고민해보겠습니다. 지표를 고민함과 동시에 실제 사례를 들어서 해당 지표를 왜 써야하는지도 함께 생각해보고자 합니다. 여기서는 한달 동안의 날씨를 예측하는 상황을 생각해보겠습니다. 날씨는 비가 오거나 맑거나 두 가지만 존재한다고 가정합니다.

1.1  Precision(정밀도)

정밀도란 모델이 True라고 분류한 것 중에서 실제 True인 것의 비율입니다. 즉, 아래와 같은 식으로 표현할 수 있습니다.

 

 

Positive 정답률, PPV(Positive Predictive Value)라고도 불립니다. 날씨 예측 모델이 맑다로 예측했는데, 실제 날씨가 맑았는지를 살펴보는 지표라고 할 수 있겠습니다.

1.2  Recall(재현율)

재현율이란 실제 True인 것 중에서 모델이 True라고 예측한 것의 비율입니다. 

통계학에서는 sensitivity으로, 그리고 다른 분야에서는 hit rate라는 용어로도 사용합니다. 실제 날씨가 맑은 날 중에서 모델이 맑다고 예측한 비율을 나타낸 지표인데, 정밀도(Precision)와 True Positive의 경우를 다르게 바라보는 것입니다. 즉, Precision이나 Recall은 모두 실제 True인 정답을 모델이 True라고 예측한 경우에 관심이 있으나, 바라보고자 하는 관점만 다릅니다. Precision은 모델의 입장에서, 그리고 Recall은 실제 정답(data)의 입장에서 정답을 정답이라고 맞춘 경우를 바라보고 있습니다. 다음의 경우를 생각해보겠습니다.

 

"어떤 요소에 의해, 확실히 맑은 날을 예측할 수 있다면 해당하는 날에만 맑은 날이라고 예측하면 되겠다."

이 경우에는 확실하지 않은 날에는 아에 예측을 하지 않고 보류하여 FP의 경우의 수를 줄여, Precision을 극도로 끌어올리는 일종의 편법입니다. 예를 들어 한달 30일 동안 맑은 날이 20일이었는데, 확실한 2일만 맑다고 예측한다면, 당연히 맑다고 한 날 중에 실제 맑은 날(Precision)은 100%가 나오게 됩니다. 하지만 과연, 이러한 모델이 이상적인 모델일까요?

따라서, 우리는 실제 맑은 20일 중에서 예측한 맑은 날의 수도 고려해 보아야합니다. 이 경우에는 Precision만큼 높은 결과가 나오지 않습니다. Precision과 함께 Recall을 함께 고려하면 실제 맑은 날들(즉, 분류의 대상이 되는 정의역, 실제 data)의 입장에서 우리의 모델이 맑다고 예측한 비율을 함께 고려하게 되어 제대로 평가할 수 있습니다. Precision과 Recall은 상호보완적으로 사용할 수 있으며, 두 지표가 모두 높을 수록 좋은 모델입니다.

 

 

분류성능평가지표 - Precision(정밀도), Recall(재현율) and Accuracy(정확도)