- 이진 분류의 모든 지표는 **혼동행렬 네 칸(TP/FP/FN/TN)**에서 파생된다. 지표 선택은 "FP와 FN 중 어느 쪽 비용이 큰가"로 환원된다.
- 정확도는 균형 데이터에서만 신뢰한다. 사기 1% 데이터에서 전부 "정상"으로 찍어도 정확도 99%가 나온다.
- **정밀도 = TP/(TP+FP)**는 FP를 줄일 때(스팸·추천), **재현율 = TP/(TP+FN)**은 FN을 줄일 때(질병·사기) 본다.
- F1은 조화평균이라 낮은 쪽에 민감하다. 정밀도 0.9·재현율 0.1이면 F1은 0.5가 아니라 0.18이다.
- 다중 분류에서 소수 클래스도 동등히 반영하려면 Macro 평균, 전체 인스턴스 기준이면 Micro, 표본 비율 반영이면 Weighted.
모델을 학습했다면 "이 모델이 충분히 좋은가"를 숫자로 답해야 하는데, 그 숫자는 정확도 하나가 아니다. 이진 분류의 모든 지표는 네 칸짜리 표 하나에서 파생된다.
예측: Positive 예측: Negative
실제: Positive TP (참양성) FN (거짓음성)
실제: Negative FP (거짓양성) TN (참음성)