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분류모델의 혼동행렬에서 False Negative에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
ADsP · 0pt
실제값이 Negative인데 모델이 Positive로 잘못 예측한 경우를 False Negative라고 한다.
실제 Positive인 대상을 Negative로 예측한 경우 False Negative가 발생한다.
질병 진단에서 실제 환자를 정상으로 판정하는 것은 False Negative의 사례가 될 수 있다.
False Negative가 증가하면 다른 조건이 동일할 때 재현율(Recall)은 낮아질 수 있다.
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