# Blue 읽기 도구 - Confusion Matrix

Blue 읽기 도구에서 제공되는 Confusion Matrix는 Recall 및 Precision 점수를 그래프로 표현한 것입니다.

양호한 성능 | 불량한 성능

Blue 읽기 도구는 Recall, Precision, F-Score를 다음과 같이 해석합니다.

- Recall: 도구에 의해 정확하게 식별된, 라벨 지정된 feature의 백분율.

  예를 들어, "A"라는 문자에 대해 Recall 점수가 90%라면, 네트워크가 10회 중 9회 "A"를 정확하게 식별한다는 뜻입니다.

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  라벨 지정된 이미지 | 트레이닝된 신경망의 Recall 결과

- Precision: 라벨 지정된 feature와 일치하는 feature를 검출한 백분율.

  예를 들어, "A"라는 문자에 대해 Precision 점수가 90%라면, 네트워크가 10%의 비율로 이미지 중 "A"가 아닌 것을 식별한다는 뜻입니다.

  라벨 지정된 이미지 | 트레이닝된 신경망의 Precision 결과

- F-Score: Precision과 Recall 점수의 평균.

Note:

가능하면, 모델을 이용해 맞지 않는 일치를 걸러낼 수 있습니다. 모델 이용 시, 낮은 Precision 점수가 문제를 덜 만들 수 있습니다.

모델 없음 | 모델 이용