정확도 평가 지표
마지막 업데이트 날짜: 2025년 1월 30일
정확도 측정 기준은 전체 결과의 수 중에서 정확한 결과의 비율을 계산함으로써 모델 예측의 정확도를 측정합니다.
메트릭 세부사항
정확도는 watsonx.governance 에서 이진 분류 및 다중 분류 머신러닝 모델의 성능 품질을 측정하는 품질 평가 지표입니다.
범위
정확도 지표는 기계 학습 모델만을 평가합니다.
- AI 자산의 유형 : 머신 러닝 모델
- 머신 러닝 문제 유형 :
- 2진 분류
- 다중 클래스 분류
점수와 가치
정확도 지표 점수는 예측의 총 횟수와 비교했을 때, 모델이 올바르게 예측한 횟수의 비율을 나타냅니다. 점수가 높을수록 더 많은 예측이 정확하다는 것을 의미합니다.
- 값의 범위 : 0.0-1.0
- 최상의 점수 : 1.0
- 차트 값: 시간 범위의 마지막 값
- 비율:
- 0시에: 정확한 예측 없음
- 0 이상: 예측이 정확할수록 증가함을 나타냅니다
설정
기본 임계값 : 하한 = 80%
계산하기
정확도는 다음 공식으로 계산됩니다
- TP = True positives
- TN = 참 부정
- FP = 오탐(False Positive)
- FN = 거짓 음성
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