딥러닝 성능 지표 F1 스코어 딥러닝 및 머신러닝 프로젝트에서 정확도(accuracy)만큼 중요한 평가 지표 중 하나가 F1 Score입니다. F1 Score는 데이터 레이블의 분포가 불균형할 때 특히 유용한 성능 지표로, 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균을 통해 계산됩니다. 이 지표는 모델이 얼마나 잘 예측하는지에 대한 정밀한 평가를 제공합니다. 정밀도와 재현율의 기초 F1 Score를 이해하기 위해서는 먼저 정밀도와 재현율에 대한 이해가 필요합니다. - 정밀도 (Precision): 예측한 양성(Positive) 중에서 실제 양성인 데이터의 비율입니다. 즉, 모델이 '예'라고 예측한 것 중 실제로 '예'인 경우의 비율을 의미합니다. - 재현율 (Recall): 실제 양성인..
