분류 정확도와 불균형, accuracy만 집중했을 때의 문제점_Day 31

정확도에만 모델을 집중하면 생기는 문제는

예를 들어 과학 출간물 중 노벨상을 예측하는 모델을 만든다고 할때

모두 no 라고 하면 99.99%의 정확도로 맞출수 있을 것이다

(수많은 과학 출간물 중 노벨상은 하나 이기 때문에 , 불균형의 문제)

 

이럴때 FP 와 FN (False Positive , False Negative) 의 가중치를 조정함으로써 모델을 개선시킬수 있다.

 

 

A 와 B 중 더 맞다고 판단되는 모델은 ? "A" 

(비록 4개의 잘못된 답이 있지만)

A 와 B 중 더 정확도가 높은 모델은 ? "B"

(A는 4개의 에러 , B는 2개의 에러)

 

즉, 정확도와 에러빈도만으로 판단해서는 안될 문제들이 있고

이를 해결하기 위한 가중치, 조정들이 필요하다

 

출처 : youtu.be/XeJZbCT84Js