B.D.A.I
메뉴
🤖
B.D.A.I
▼
정규반
▼
취업
▼
Report
Learning
▼
커뮤니티
회원가입/로그인
현직자 신청
학회 소개
공모전
스터디
클래스
코딩 테스트
자격증
수료시험
정부교육
← 문제 목록으로
한 금융회사가 전체 거래 중 약 1%만 사기 거래인 데이터를 이용해 탐지 모델을 개발하였다. 어떤 모델이 모든 거래를 정상 거래로 예측했는데도 Accuracy가 약 99%로 나타났다. 이처럼 클래스가 심하게 불균형한 상황에서 Accuracy만을 이용해 모델의 성능을 평가하는 것이 적절하지 않을 수 있는 이유로 가장 알맞은 것은?
AICE · 0pt
Accuracy는 이진 분류에서는 사용할 수 없고 다중 분류에서만 정의되는 지표이기 때문에
소수 클래스의 사례를 거의 탐지하지 못하더라도 다수 클래스를 많이 맞히면 높은 Accuracy를 얻을 수 있기 때문에
클래스 비율이 불균형하면 Precision과 Recall의 값이 항상 동일해지기 때문에
소수 클래스의 비율이 낮아질수록 Accuracy의 계산식 자체가 변경되기 때문에
제출하기
×
안내
신청하러 가기
오늘 하루 열지 않기
×
바로 보기
바로 보기
바로 보기
바로 보기
바로 보기
바로 보기
바로 보기
바로 보기
바로 보기
1
+
Be Data-literate Advanced with AI
직무분석 · 채용공고 · 현직자 커피챗 · 정규반교육
N
네이버로 시작
구글로 시작
또는
이메일
비밀번호
이메일만 이 기기에 저장
이메일로 로그인
회원가입
·
비밀번호 찾기