Confusion Matrix 평가 지표는 특정 범주를 구분하도록 학습된 분류 모델의 예측 성능 평가를 위해 사용됩니다. 분류 모델의 예측 성능에 대해 정답/오답의 형태로도 표현할 순 있지만, 이는 데이터에 따라 많은 오류를 갖습니다. 그렇기에 여러 지표를 기반으로 분류 모델의 성능을 객관적으로 나타내고자 할 때, Confusion Matrix를 사용합니다. Confusion Matrix는 분류 모델이 도출한 "확률"과 "임계값"을 기반으로 산출되는 행렬 형태의 지표입니다. 새로운 데이터 X에 대해, 모델은 0~1 사이의 확률을 도출하며, 일반적으로 0.5의 임계값을 통해 0/1로 변환합니다. 이 과정에서 실제 정답과 모델의 예측값으로 산출되는 4가지 정보가 있는데, 이를 TP, TN, FP, FN ..
