# False Positive 및 False Negative 결과

통계적 결과 이외에, 이에 따라 False Positive 및 False Negative 결과가 어떤 영향을 받는지도 이해해야 합니다.

False Positive(제1종 오류라고도 함)는 결함이 없는 부품을 기각하는 것을 말합니다.

False Negative(제2종 오류라고도 함)는 불합격으로 분류해야 할 부품을 합격시키는 것을 말합니다.

이는 다음과 같이 Deep Learning의 통계적 결과 데이터에 영향을 미칩니다.

- Recall - Recall 비율이 낮은 신경망은 정확하게 예측하지 못해 False Negative 판단을 반환할 수 있습니다.
- Precision - Precision 비율이 낮은 신경망은 일반적으로 부정확한 예측을 통해 False Positive 판단을 내릴 수 있습니다.