사람과 공식 글 쓰는 올리가 같은 실험 대상을 함께 살피는 장면입니다. · 한국논리학협회 · AI 생성 배경 · 공식 올리 원본오늘의 질문두 임계값의 정확도가 같아도 실제 양성을 놓치는 비율은 달라질까?
임계값 0.50과 0.75에서 TP, FP, TN, FN과 정밀도, 재현율, 정확도가 달라지는 비교 그림. · 한국논리학협회 자체 제작그림 크게 보기 ↗01점수는 아직 결정이 아니다
분류기는 0과 1 사이 점수를 낼 수 있지만, 실제 행동을 하려면 경계가 필요하다. 이 글은 '점수 이상은 양성'이라는 규칙을 먼저 공개한다.
020.50에서는 모두 찾지만 오경보가 하나다
실제 양성 세 건을 모두 찾으므로 재현율은 1이다. 실제 음성 C도 양성으로 잘못 잡아 정밀도는 0.75다.
030.75에서는 오경보를 없애지만 하나를 놓친다
정밀도는 1로 오르지만 실제 양성 D가 음성으로 바뀌어 재현율은 약 0.667로 내려간다.
04정확도 5/6은 두 선택을 구별하지 못한다
두 임계값 모두 여섯 건 중 다섯 건을 맞힌다. 그러나 하나는 오경보이고 다른 하나는 누락이다. 실제 위험과 비용을 알아야 어느 오류가 더 나쁜지 판단할 수 있다.
임계값과 오류의 종류
TP 3 · FP 1 · TN 2 · FN 0
정밀도 0.750 · 재현율 1.000 · 정확도 0.833 · F1 0.857
정확도가 같아도 오경보와 누락의 수는 달라질 수 있습니다.
관계를 읽고, 다른 상황에 적용하기두 문제로 생각 확인
출처와 제작 안내
원문을 참고해 설명·도표·문항·실험을 새로 작성했습니다. 별도 표시가 없는 사례와 수치는 학습을 위한 가상 예시입니다. 원문 번역이나 실제 모델의 성능 평가 자료가 아닙니다.
- Thresholds and the confusion matrix ↗Google for DevelopersThresholds and the confusion matrix
분류 임계값과 오류 지표
