https://mozenworld.tistory.com/entry/F1-%EC%A0%90%EC%88%98-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%AA%A8%EB%8D%B8%EC%9D%98-%EC%84%B1%EB%8A%A5%EC%9D%84-%ED%8F%89%EA%B0%80%ED%95%98%EB%8A%94-%EA%B0%95%EB%A0%A5%ED%95%9C-%EC%A7%80%ED%91%9C-Part-2 https://ai-com.tistory.com/entry/ML-%EB%B6%84%EB%A5%98-%EC%84%B1%EB%8A%A5-%EC%A7%80%ED%91%9C-Precision%EC%A0%95%EB%B0%80%EB%8F%84-Recall%EC%9E%AC%ED%98%84%EC%9C%A8 F1-Score의 정의:F1-Score는 분류 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 지표 중 하나입니다. 주로 정확도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균을 나타내며, 다음과 같이 정의됩니다: $$F1 = 2 \cdot \frac{{\text{{Precision}} \cdot \text{{Recall}}}}{{\text{{Precision}} + \text{{Recall}}}}$$ 여기서, F1-Score는 두 지표의 조화 평균을 사용하므로, 값이 높을수록 모델의 성능이 좋음을 의미합니다. F1-Score의 장점: F1-Score는 분류 모델의 성능을 종합적으로 평가하는 데 유용한 지표로 […]
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