분류문제에서 TPR (True Positive Ratio)의 정의와 의미


분류문제의 성능을 평가하기 위해서는 무엇을 해야할까? 성능을 평가하는 방법에는 여러가지 방법이 있겠지만 confusion matrix (혼동 행렬)을 관찰해서 거기서부터 계산하는 방법이 있다. 이번 글에서는 confusion matrix를 이용하여 TPR (True Positive Ratio)를 계산하는 방법에 대해 보자.

TPR (True Positive Ratio)의 정의

Confusion matrix에 대해 이해를 하고 오면 TPR에 대한 이해가 쉬워진다. 데이터셋에 양성(P)인 경우가 있고 음성(F) 경우가 있다. P인 데이터중에서 분류기가 실제로 P라고 추정한 데이터의 비율을 TPR이라고 한다.

$$TPR = \frac{TP}{TP+FN}$$

 

TPR 의 의미

식만 봐도 의미는 알 수 있다. TPR을 알면 양성(P)인 데이터 중에서 얼만큼이나 검출되었는지를 측정할 수 있다. 

 

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