특이도 활용한 머신러닝 모델 평가
특이도는 머신러닝 분류 모델의 성능을 평가하는 중요한 지표 중 하나로, 실제 음성 샘플 중에서 올바르게 음성을 분류한 비율을 나타냅니다. 이 지표는 특히 불균형 데이터셋에서 모델의 신뢰성을 판단하는 데 유용합니다. 높은 특이도는 모델이 음성을 잘 식별하고 있다는 것을 의미하며, 잘못된 경고를 줄이는 데 도움을 줍니다. 또한, 특이도를 통해 다른 평가지표와 함께 모델을 종합적으로 평가할 수 있습니다. 본 글에서는 특이도를 활용한 머신러닝 모델 평가 방법에 대해 다루어 보겠습니다.
