Precision과 recall은 머신러닝에서 모델의 성능을 가늠하는 가장 중요한 두 가지 지표이다. Precision은 내가 찾고자 하는 것을 정확하게 찾아내는 능력이고, recall은 내가 찾고자 하는 것을 주어진 표본에서 최대한 많이 찾아낼 수 있는 능력이다. 보통 precision을 높이면 recall이 떨어지고, recall을 높이면 precision이 떨어지기 나름이다. 아쉽지만 당연하게도, 이상적인 시나리오인 precision과 recall이 모두 매우 높은 경우는 현실적으로 존재하지 않는다.… Read more 우리는 이미 일상 생활에 머신러닝의 개념을 적용하고 있었다…