micro·macro·weighted F1, 같은 분류 결과의 점수가 다른 이유
합성 혼동행렬 한 개로 클래스별 F1과 micro·macro·weighted 집계, 정확도를 검산한다. 희소 클래스와 빈 클래스, 0분모 정책이 평균에 미치는 영향도 구분한다.
AI
같은 입력으로 두 모델을 비교할 때: 대응표와 McNemar 검정
같은 입력의 개선·퇴행 쌍을 세어 McNemar 양측 정확검정을 계산한다. 성공률이 똑같이 5%p 올라도 대응표에 따라 p값과 새 실패의 규모가 달라지는 합성 예를 확인한다.