혼동 행렬

분류 모델의 성능을 나타내는 혼동 행렬을 생성합니다.

입력 포트

• 데이터셋: 평가된 데이터셋

출력 포트

• 없음

설명

혼동 행렬은 분류 모델의 성능을 평가하는 데 사용되며, 예측된 클래스와 실제 클래스 간의 인스턴스 개수 또는 비율을 시각적으로 보여줍니다. 이를 통해 True Positive(TP), True Negative(TN), False Positive(FP), False Negative(FN) 값을 확인할 수 있으며, 이를 기반으로 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어와 같은 메트릭을 계산할 수 있습니다. 혼동 행렬에서 특정 값을 클릭하면, 해당 값에 대한 실제값, 예측값, 그리고 관련된 데이터가 자세히 표시됩니다.

이진 분류 모델

다중 모델 분류

주의사항

• 혼동 행렬을 사용하기 위해서는 모델 학습 후 ‘일괄 예측’이 완료되어야 합니다.

• 분류 모델에서만 사용 가능합니다.

예제