1. F1 score 이미지 출처 : https://en.wikipedia.org/wiki/F-score 분류 성능 평가 지표 중 F1 Score는 Precision과 Recall의 조화평균을 의미한다. F1 Score는 0.0~ 1.0 사이의 값을 가지고, 1에 가까울수록 좋은 모델이다. 정밀도와 재현율을 균형 있게 반영하기 위해 산술평균이 아닌 조화평균을 사용한다. 데이터 분류 클래스가 불균형할 때 모델의 성능을 정확하게 평가할 수 있다. F-Beta Score 관점에서 보면 Beta가 1인 경우가 F1 Score에 해당한다. 2. F-Beta Score 이미지 출처 : https://en.wikipedia.org/wiki/F-score F1 기반 평가산식 중 하나로 Beta를 매개변수로 사용해 Pr..
