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F1 Score, Precision, Recall, Accuracy는 분류(classification)에서 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 지표들입니다. 이들 각각은 모델이 얼마나 잘 작동하는지에 대한 다양한 측면을 측정합니다.Precision (정밀도)정의: 모델이 Positive로 예측한 것들 중 실제로 Positive인 것의 비율을 나타냅니다.수식: Precision = TP / TP + FP - TP: True Positive (실제로 Positive인 것을 Positive로 예측한 경우)- FP: False Positive (실제로는 Negative인 것을 Positive로 잘못 예측한 경우)설명: Precision는 모델이 얼마나 정확하게 Positive 클래스를 예측하는지 측정하며, 잘..