Confusion Matrix TN(True Negative) : 예측값과 실제값이 모두 0으로 동일할 때, 즉 모델의 예측값이 정답이고 예측 대상이 0일 때 TP(True Positive) : 예측값과 실제값이 모두 0으로 동일할 때, 즉 모델의 예측값이 정답이고 예측 대상이 0일 때 FN(False Negative) : 실제값은 1이지만 예측값이 0으로, 모델의 예측값이 오답이고 예측값이 0으로 예측할 때 FP(False Positive) : 실제값은 0이지만 예측값이 1로, 모델의 예측값이 오답이고 예측값이 1을 예측할 때 분류모델 성능 평가 절차 1. x, y 분리, 2. 학습용, 평가용 데이터 분리방법이 회귀모델 분석방법이랑 같음(회귀모델에서 더 자세하게 설명함) 머신러닝 - LinearRegr..
