내일배움캠프 본캠프 29일차 - 혼동행렬

혼동행렬 : "악당 예측"으로 이해하기

실제\예측	악당이라고 예측 (Positive)	악당이 아니라고 예측 (Negative)
실제로 악당 (Positive)	TP: 악당이라고 예측했는데 맞음!	FN: 악당이 아닌 줄 알았는데 사실 악당!
실제로 악당이 아님 (Negative)	FP: 악당이라고 예측했는데 실제로는 악당 아님!	TN: 악당이 아니라고 예측했는데 실제로도 아님!

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각 항목 설명

1. TP (True Positive):
   • 실제로 악당이고, 모델도 "악당"이라고 정확히 예측했어요.
   • 예시: "빌런 A는 악당이야!" → 맞는 판단 🎯
2. FN (False Negative):
   • 실제로는 악당인데, 모델은 "악당이 아니야"라고 틀리게 예측했어요.
   • 예시: "빌런 B는 선량한 사람이야!" → 하지만 사실 악당... ❌
3. FP (False Positive):
   • 실제로는 악당이 아닌데, 모델이 "악당"이라고 틀리게 예측했어요.
   • 예시: "시민 C는 악당이야!" → 하지만 사실 선량한 시민... 💔
4. TN (True Negative):
   • 실제로 악당이 아니고, 모델도 "악당이 아니야"라고 정확히 예측했어요.
   • 예시: "시민 D는 선량한 사람이야!" → 맞는 판단 ✅

TP	악당이라고 예측했고, 실제로 악당.	🎯 정확히 예측!
FN	악당이 아니라고 예측했지만, 실제로 악당.	❌ 악당을 놓침!
FP	악당이라고 예측했지만, 실제로는 악당 아님.	💔 선량한 시민을 악당으로 오해!
TN	악당이 아니라고 예측했고, 실제로도 아님.	✅ 정확히 예측!