혼동 행렬을 통한 모델 평가 방법
혼동 행렬은 분류 모델의 성능을 평가하는 중요한 도구입니다. 이 행렬은 실제 클래스와 예측 클래스 간의 관계를 시각적으로 표현해 주며, 정확도, 정밀도, 재현율 등 다양한 지표를 계산하는 데 활용됩니다. 혼동 행렬을 통해 모델의 오류를 구체적으로 분석할 수 있어, 향후 개선 방향을 설정하는 데 유용합니다. 따라서 머신러닝 프로젝트에서 혼동 행렬을 활용하는 것은 필수적인 과정입니다. 본 포스팅에서는 혼동 행렬의 구성과 활용 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
