TN True Negative: 잘 예측함. Negative를 Negative로 예측함
TP True Positive: 잘 예측함. Positive를 Positive로 예측함
FN False Negative: 예측 실패함. 특히 Negative 예측을 실패함. Negative로 예측했는데 실제로는 Positive임
FP False Positive; 예측 실패함. 특히 Positive 예측을 실패함. Positive로 예측했는데 실제로는 Negative임
정밀도 = TP / (FP+TP)
재현률 = TP / (FN+TP)
정확도 = (TN+TP) / (TN+FP+FN+TP)
오류율 = (FN+FP) / (TN+FP+FN+TP)
F1 score (F-measure)
F1 = 2 x ((precision x recall) / (precision + recall))
ROC곡선이 FPR(False Positive Rate) 이 변할때 TPR(True Positive Rate)이 어떻게 변하지는지
TPR: TP / (FN+TP)
TNR: TN / (FP+TN)
FPR: FP / (FP+TN), 1-TNR
AUC - Area Under Curve - 1에 가까울소록 좋은값 - ROC 곡선 밑에 면적을 구한 값
