Accuracy 모든 예측 가운데 올바른 예측의 비율 그러나 정확도는 예측하고자 하는 class가 균형적일 때 효과적이다. 가령 강아지 사진 90장과 고양이 사진 10장이 있을 때, 전부 강아지라고 예측해도 정확도는 90%가 된다. F1 score accuracy와는 달리, 올바른 예측의 비율 뿐 아니라 오류의 종류도 함께 계산한다. Precision(정밀도) : 모델이 True라고 예측한 것 가운데 실제 True인 것의 비율 (질병 예측 등) $$ Precision = \frac{True Positive}{True Positives + False Positive} $$ Recall(재현율) : 실제 True인 것 가운데 모델이 True라고 예측한 것의 비율 (스팸메일 분류 등) $$ Recall = \..