혼동행렬 True Positive, False Positive, False Negative, True Negative 쉽게 구분하기

혼동 행렬 (Confusion Matrix)는 True Positive, False Positive, False Negative, True Negative 4가지 경우로 나타내는데, 분류 모델의 성능을 평가할 때 가장 기본이 되는 도구입니다. 

 

📌 두 가지 질문으로 예측 결과 구분하기

아래 두 질문만 있으면 헷갈릴 일 없습니다!

✅ 질문 1: 모델의 예측이 실제와 일치하는가?

• 맞다 → True (진짜)
• 틀리다 → False (거짓)

✅ 질문 2: 모델이 예측한 분류는 무엇인가?

• Positive → 예측 결과가 ‘고양이’ (또는 ‘긍정’)
• Negative → 예측 결과가 ‘강아지’ (또는 ‘부정’)

 

 

---

📊 이 두 질문으로 결과를 구분해보자!

모델의 예측이 맞았는가? 예측한 분류는? 결과 유형 설명

맞음 (True)	Positive	True Positive (TP)	실제 고양이를 고양이라고 예측
맞음 (True)	Negative	True Negative (TN)	실제 강아지를 강아지라고 예측
틀림 (False)	Positive	False Positive (FP)	실제는 강아지인데 고양이라고 예측
틀림 (False)	Negative	False Negative (FN)	실제는 고양이인데 강아지라고 예측

---

🧠 예시로 다시 확인해볼까요?

예시 1:

• 실제 동물: 고양이
• 모델의 예측: 강아지
• 👉 질문1: 맞았나? ❌ 틀림
• 👉 질문2: 뭘 예측했나? 강아지(Negative)
• 🔍 정답: False Negative

---

예시 2:

• 실제 동물: 강아지
• 모델의 예측: 고양이
• 👉 질문1: 맞았나? ❌ 틀림
• 👉 질문2: 예측은? 고양이(Positive)
• 🔍 정답: False Positive

---

예시 3:

• 실제 동물: 고양이
• 모델의 예측: 고양이
• 👉 질문1: 맞았나? ✅ 맞음
• 👉 질문2: 예측은? 고양이(Positive)
• 🔍 정답: True Positive

---

예시 4:

• 실제 동물: 강아지
• 모델의 예측: 강아지
• 👉 질문1: 맞았나? ✅ 맞음
• 👉 질문2: 예측은? 강아지(Negative)
• 🔍 정답: True Negative

---

🔚 정리 문장

✅ “모델이 맞췄는지 확인해서 True/False를 정하고,
✅ 예측한 결과가 무엇인지 보고 Positive/Negative를 정하자!”

이 기준만 머릿속에 넣어두면, 어떤 문제든 정확하게 분류할 수 있어요.

---