recall, specificity, precision

이 용어들에 대해 재현율, 특이도, 정밀도라는 정식 용어가 있다. 하지만, 그러한 용어들은 직관적이지 못해 언어적 가치가 없다. 따라서 다음처럼 새로운 언어표현과 스키마를 정리해둔다.

• recall(양성검출률, 양성검출성공률) =
• specificity(음성검출률, 음성검출성공률) =
• precision(양성예측률, 양성판정정확도) =

F-score

F1-score = 조화평균(recall, precision) 위를 가장 많이 쓰지만 조금 더 일반화된 수식은 다음과 같다. (단, β > 0)

• β > 1 → recall을 더 중시
• β < 1 → precision을 더 중시
• β = 1 → 두 항을 동일 가중 → F1-score

수학적 해석

조화평균은 물리에서 속도가 다른 두 구간의 평균속도를 구하기 위해 만들어진 식으로, 매우 근본있는 식이다. 조화평균의 일반형인 가중 조화평균은 다음과 같다. 여기서 w1, w2는 각각의 가중치이다. 따라서 β의 의미는 recall과 precision의 비율과 같다. 여기서 왜 β가 아닌 β²을 쓰는지에 대한 의문이 들 수 있다. 이는 대칭성 때문이다. recall에 β배의 중요도를 주면, precision은 1/β배의 중요도를 갖게 해야 수식이 대칭적이기 때문이다.

ROC