검색시스템 평가 - 리콜 / 프리시전

0. 모델 평가의 축

• 정보검색 뿐만 아니라 머신러닝, 심지어 병원에서 진단을 할 때도
• 어떤 것을 분류하는 모델의 성능을 평가할때는 주로 Precision과 Recall이라는 기준으로 모델을 평가한다.
• 전부터 자주 들어왔던 단어들이지만 딱 와닿게는 잘 몰랐다. 이게 도대체 뭘까?

 

1. Precision (정밀도)

• 모델이 예측한 것중에 진짜 정답인 것, 즉 모델 예측의 "정밀도"를 평가하기 위한 지표
• Precision은 모델의 입장에서 바라본 것 (분모가 모델에 관련된 것)

 

2. Recall (=Sensitivity, 재현율)

• 전체 정답데이터들 중에서 모델이 맞춰낸 것,
• 즉 모델이 실제 정답 데이터들에서도 성능을 "재현"할 수 있는지 평가하기 위한 지표
• Recall은 데이터의 입장에서 바라본 것 (분모가 데이터에 관련된 것)

 

3. Reference

분류성능평가지표 - Precision(정밀도), Recall(재현율) and Accuracy(정확도)