정확도 평가 지표

정확도 측정 기준은 전체 결과의 수 중에서 정확한 결과의 비율을 계산함으로써 모델 예측의 정확도를 측정합니다.

메트릭 세부사항

정확도는 watsonx.governance 에서 이진 분류 및 다중 분류 머신러닝 모델의 성능 품질을 측정하는 품질 평가 지표입니다.

범위

정확도 지표는 기계 학습 모델만을 평가합니다.

  • AI 자산의 유형 : 머신 러닝 모델
  • 머신 러닝 문제 유형 :
    • 2진 분류
    • 다중 클래스 분류

점수와 가치

정확도 지표 점수는 예측의 총 횟수와 비교했을 때, 모델이 올바르게 예측한 횟수의 비율을 나타냅니다. 점수가 높을수록 더 많은 예측이 정확하다는 것을 의미합니다.

  • 값의 범위 : 0.0-1.0
  • 최상의 점수 : 1.0
  • 차트 값: 시간 범위의 마지막 값
  • 비율:
    • 0시에: 정확한 예측 없음
    • 0 이상: 예측이 정확할수록 증가함을 나타냅니다

설정

기본 임계값 : 하한 = 80%

계산하기

정확도는 다음 공식으로 계산됩니다

정확도 공식 표시

  • TP = 진성 긍정
  • TN = 참 부정
  • FP = 오탐(False Positive)
  • FN = 거짓 음성