기초 수학 - 혼동 행렬(The Confusion Matrix)

혼동 행렬(The Confusion Matrix)는 이진 분류 모델의 성능을 평가하는데 사용되며 예측 결과와 실제 결과의 차이를 비교하여 시각적으로 표현한 2x2 행렬을 의미한다. 혼동 행렬이라 불리는 이유는 알고리즘의 혼동으로 인해 오류를 시각적으로 보여주기 때문에 혼동 행렬이라 불린다.

	actual y 1	actual y 0
predicted y 1	True Positive	False Positive
predicted y 0	False Negative	True Negative

혼동 행렬은 위와 같이 표현하며 가로는 예측값을 나타내며 세로는 실제값을 나타낸다. 망고를 예시로 들면 사진 속의 과일이 망고가 맞으면 1이고 망고가 아니면 0이다. 여기서 예측값은 머신 러닝 알고리즘의 예측값을 의미한다. 사진 속 과일을 예측하여 망고가 맞으면 1(True), 망고가 아니면 0(False)로 나타낸다. 이 행렬에서 빨간 글씨는 예측이 틀린 경우를 나타내고 파란 글씨는 예측이 맞은 경우를 나타내며 빨간 글씨는 알고리즘이 혼동을 일으킨 경우다. 이 정보를 바탕으로 머신 러닝 알고리즘의 맞고 틀림 여부를 판별할 수 있다.

• True Positive: 망고라고 예측했으며 실제로도 망고인 경우
• False Positive: 망고가 아니라고 예측했지만 망고인 경우
• False Negative: 망고가 아니라고 예측했으며 실제로도 망고가 아닌 경우
• True Negative: 망고라고 예측했지만 망고가 아닌 경우

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참고 사이트:

https://www.geeksforgeeks.org/confusion-matrix-machine-learning/

Understanding the Confusion Matrix in Machine Learning - GeeksforGeeks

 

https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/confusion-matrix

 

https://www.buymeacoffee.com/flashback_music

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