정밀도(Precision) : [모델이 positive로 예측한 샘플 중]에서 실제로 positive인 샘플의 비율.
-> 높은 정밀도는 false positive의 수가 적음을 의미하며, [모델]이 잘못된 예측을 하는 경우가 적다는 것을 나타냅니다.
재현율(Recall) : [실제 positive인 샘플 중]에서 모델이 올바르게 positive로 예측한 샘플의 비율.
-> 높은 재현율은 false negative의 수가 적음을 의미하며, 모델이 실제 positive 샘플을 더 많이 식별한다는 것을 의미합니다.
* 둘 다 [모델]이 Positive 클래스를 얼마나 잘 예측하는 지를 측정하는 기법이다. 다만 [분모]가 다를 뿐!!!!
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