# Blue 위치 도구 - Statistics(통계량)

Note: Blue 읽기 도구 - Blue 읽기 도구 - 통계량도 참조하십시오. Blue 위치 도구 및 Blue 읽기 도구는 모두 동일한 통계적 방법으로 도구의 성과를 측정합니다.

표 | 설명
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| Feature - 발견된 항목. 이 예에서는 10가지 feature 클래스가 발견되었습니다.
Found(찾음) - feature가 얼마나 많이 발견되었는지 말해줍니다.
Train(트레이닝) - 발견된 개체가 얼마나 많이 트레이닝되었는가.
Recall – 해당 도구가 원하는 개체를 찾을 가능성이 얼마나 높은가. Recall은 실제로 원하는 feature가 있을 때 신경만이 이를 찾아내는 능력입니다. 이는 정확하게 마킹된 feature 수를 라벨 지정된 feature 수로 나눈 값입니다. Recall 점수가 높으면, 라벨 지정된 feature를 모두 찾는 것이 좋지만, Recall은 부정확하게 발견된 것은 고려하지 않으므로, 높은 Recall 비율은 이를 의미할 수도 있습니다.
Precision – 해당 도구가 라벨 지정된 feature를 찾을 가능성이 얼마나 높은가. Precision은 feature를 정확히 찾아내는 신경망의 능력입니다. 이는 정확하게 추정한 feature 수를 발견된 전체 feature 수로 나눈 값입니다. Precision 점수가 높으면 발견된 모든 feature가 이미지에 존재함을 나타내는 것이 좋지만, 높은 Precision은 발견되지 않았지만 존재하는 모든 feature를 고려하지 않으므로, 검출되지 않은 feature가 훨씬 많은 상황일 수도 있습니다.
F-Score – Precision과 Recall의 가중 평균.

Note:

- 발견된 feature의 수가 꼭 상수인 것이 아니므로, 임계치 매개변수를 변경하면, Precision 및 Recall이 변경됩니다.

  Threshold(임계치) | Recall | Precision
  임계치를 낮출 때 | 증가 | 감소
  임계치를 높일 때 | 감소 | 증가

- 거짓 긍정(FP) 및 거짓 부정(FN) 결과의 균형을 추구한다면, F-Score(전체 및 평균)을 최적화하십시오.
- 거짓 긍정을 필터로 제외하는 모델이 있다면 Precision 점수가 낮은 것은 문제가 적습니다.