머신러닝 기법 성능 평가 Predicted Class : 예측한 결과Actual Class : 실제 결과TP : Positive로 예측했는데 맞을 경우FN: Nagative로 예측했을 때 틀린경우FP: Postiave로 예측했는데 틀릴경우TN: Nagative로 예측했는데 맞을경우 위의 결과를 통해서 혼동행렬을 나타낼 수 있다.정확도 (Accuracy) = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)정밀도 (Precision) = TP / (TP + FP)재현율 (Recall) = TP / (TP + FN)특이도 (Specificity) = TN / (TN + FP)F1-Score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)위양성률 (FPR)..