정확도·정밀도·재현율, 혼동행렬의 분모부터 읽기
스팸 분류 예제로 TP, FP, FN, TN을 구분하고 정확도, 정밀도, 재현율, F1을 직접 계산합니다. 99% 정확도도 충분하지 않을 수 있는 이유, 특이도와 거짓양성률, 분모가 0인 경우를 살펴보고 임계값에 따라 평가가 달라짐을 확인합니다.
개념 노트2026.10.14
ADsP 학습 아카이브
공개된 ADsP 개념 노트를 최근 수정일 순으로 찾아보세요. 데이터 이해부터 모델 평가까지 설명과 예제를 제공합니다.
스팸 분류 예제로 TP, FP, FN, TN을 구분하고 정확도, 정밀도, 재현율, F1을 직접 계산합니다. 99% 정확도도 충분하지 않을 수 있는 이유, 특이도와 거짓양성률, 분모가 0인 경우를 살펴보고 임계값에 따라 평가가 달라짐을 확인합니다.
평균과 중앙값은 서로 다른 질문에 답합니다. 대기 시간 예제를 직접 계산하며 극단값이 대표값에 미치는 영향, 인원이 다른 두 집단의 가중평균, 자료의 측정 수준과 퍼짐까지 살펴봅니다. 계산한 숫자를 보고서 문장으로 옮기는 연습도 함께 해보세요.
전시관 방문자 예측을 예로 업무 목표와 분석 목표를 구분합니다. 분석 단위, 예측 시점, 결과 변수와 평가 기준을 한 문장에 넣어 질문을 구체화합니다.
같은 숫자도 대상, 단위, 시점을 붙이면 의미가 달라집니다. 작은 도서관 자료로 데이터와 정보를 구분하고 정형 여부와 변수 유형을 따로 읽어 봅니다.
처음부터 교재 전체를 외우기보다 데이터의 의미, 분석 질문, 통계 해석을 연결해 보세요. 출발점을 고르는 진단 질문과 학습 경로를 정리했습니다.
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틀린 계산, 어려운 표현, 다음에 읽고 싶은 주제를 알려주세요.