Multi-class에서 Precison과 Recall 구하기

• Precision: $\frac{tp}{tp+fp}$
• Recall: $\frac{tp}{tp+fn}$
• tp: 해당 클래스가 맞고, 그 클래스라고 예측하는 경우
• fp: 해당 클래스가 아닌데, 맞다고 예측하는 경우
• fn: 해당 클래스가 아닌데, 아니라고 예측하는 경우

즉,

Precison: 해당 클래스인데 제대로 예측한 경우/ 맞든 틀리든 해당 클래스라고 예측한 경우

Recall: 해당 클래스인데 제대로 예측한 경우/ 해당 클래스일 때 예측한 경우

 

 

 

 

 

 

 

 

[사진 출처]

 

 

• Cat
  • precison: 4/(4+6+3)
  • recall: 4/(4+1+1)
• Fish
  • precison: 2/(1+2+0)
  • recall: 2/(6+2+2)
• Hen
  • precison: 6/(1+2+6)
  • recall: 6/(3+0+6)