[학습] 분류 모델 불균형 데이터 평가지표

•  데이터가 불균형할 때, accuracy는 좋은 평가지표가 아니다.
  • 개와 고양이를 분류하는 모델이 학습이 잘못되어 어떤 것이 들어오든지 고양이로 분류하게 됐다.
  • 예측을 위해 데이터를 입력할 때, 이 데이터가 고양이 사진 99장, 강아지 사진 1장으로 구성돼있다면 이 모델의 정확도는 99%가 된다. 모델의 성능이 매우 구림에도 정확도만 보면 매우 좋아 보인다.
  • 불균형한 데이터에서는 정확도보다 F1 Score를 사용하는 것이 좋다!