정확도 계산기

정확도 계산기란 무엇인가?

정확도 계산기는 예측이나 실험 결과를 알려진 값이나 결과와 비교하여 정확성을 판단하는 데 사용되는 도구입니다. 통계, 머신러닝, 의료 검사, 품질 관리 등의 분야에서 널리 사용됩니다. 정확도는 백분율이나 비율로 표현되며, 측정값이 실제 값에 얼마나 가까운지를 반영합니다. 예를 들어, 의료 진단에서 정확도는 검사가 진양성(질환을 가진 환자)과 진음성(건강한 개인)을 얼마나 잘 식별하는지 평가하는 데 도움을 줍니다.

정확도 공식

정확도를 계산하는 공식은 다음과 같습니다:

\text{정확도} = \frac{\text{진양성 (TP)} + \text{진음성 (TN)}}{\text{TP} + \text{TN} + \text{거짓양성 (FP)} + \text{거짓음성 (FN)}}

여기서:

진양성 (TP): 올바르게 식별된 양성 사례.
진음성 (TN): 올바르게 식별된 음성 사례.
거짓양성 (FP): 음성 사례가 잘못 양성으로 분류된 경우.
거짓음성 (FN): 양성 사례가 잘못 음성으로 분류된 경우.

정확도 계산 예시

예시 1: 의료 검사

새로운 COVID-19 검사를 1000명에게 시행한 결과:

진양성 (TP): 45명(감염되어 정확히 식별됨)
진음성 (TN): 950명(감염되지 않았고 정확히 식별됨)
거짓양성 (FP): 0명(감염되지 않았으나 잘못 양성으로 표시됨)
거짓음성 (FN): 5명(감염되었으나 누락됨)

공식 사용:

\text{정확도} = \frac{45 + 950}{45 + 950 + 0 + 5} = \frac{995}{1000} = 0.995 \ \text{또는} \ 99.5\%

이 검사는 99.5%의 정확도를 보여주며, 사례를 정확하게 식별합니다.

예시 2: 스팸 탐지

이메일 필터가 1000개의 메시지를 처리:

TP: 85개(스팸을 정확히 탐지)
TN: 900개(스팸이 아닌 메일 정확히 허용)
FP: 15개(스팸이 아닌 메일을 잘못 스팸으로 표시)
FN: 0개(스팸을 누락)

정확도 계산:

\text{정확도} = \frac{85 + 900}{85 + 900 + 15 + 0} = \frac{985}{1000} = 98.5\%

15개의 거짓양성이 있음에도 필터는 98.5%의 정확도를 달성합니다.

정확도 측정의 역사적 배경

정확도의 개념은 고대 문명까지 거슬러 올라갑니다. 예를 들어, 바빌로니아 천문학자들은 천체 현상을 정확하게 예측하기 위해 행성의 움직임을 꼼꼼히 기록했습니다. 19세기에 프랜시스 골턴과 같은 통계학자들은 데이터 수집의 정밀성을 강조하며 현대 정확도 지표의 기초를 마련했습니다. 오늘날 정확도는 머신러닝의 핵심 요소로, 모델은 예측 오류를 최소화하도록 훈련됩니다.

정확도 해석 시 주의사항

불균형 데이터 경고: 불균형 데이터 세트에서 높은 정확도는 오해의 소지가 있습니다. 예를 들어, 암 검진 검사는 피험자의 95%가 건강한 경우 모든 암 사례를 놓치더라도 95%의 정확도를 보일 수 있습니다.
보완 지표: 정확도와 함께 정밀도(TP / (TP + FP)) 및 재현율(TP / (TP + FN))을 사용하여 종합적인 평가를 수행하세요.
맥락 중요성: 사기 탐지와 같은 일부 응용 프로그램에서는 전체 정확도보다 거짓음성을 줄이는 것이 더 중요할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

분류 모델의 정확도를 계산하는 방법은?

200장의 이미지를 “고양이” 또는 “개”로 분류하는 모델을 가정:

TP: 80개(고양이 정확히 식별)
TN: 90개(개 정확히 식별)
FP: 10개(개를 잘못 고양이로 분류)
FN: 20개(고양이를 잘못 개로 분류)

\text{정확도} = \frac{80 + 90}{80 + 90 + 10 + 20} = \frac{170}{200} = 85\%

정확도와 정밀도의 차이는?

정확도는 전체적인 정확성을 측정하며, 정밀도는 모든 양성 예측 중 진양성의 비율에 초점을 둡니다. 예를 들어, 90% 정확도의 날씨 예보가 비를 자주 잘못 예측한다면 정밀도가 낮을 수 있습니다.

정확도가 100%가 될 수 있나요?

네, 하지만 거짓양성이나 거짓음성이 없는 경우에만 가능합니다. 실제로 측정 오류나 데이터 분포 중첩으로 인해 100% 정확도는 드뭅니다.

사기 탐지에서 정확도가 왜 오해의 소지가 있나요?

사기 거래는 드물게 발생합니다(예: 전체 거래의 0.1%). 모든 사례에 대해 “사기 없음”을 예측하는 모델은 99.9%의 정확도를 달성하지만 사기를 탐지하지 못합니다. 재현율이나 F1 점수와 같은 지표가 더 유용합니다.

표본 크기가 정확도에 미치는 영향은?

큰 표본은 무작위 오류를 줄입니다. 예를 들어, 100명 대신 10,000명의 환자를 검사하면 의료 검사의 정확도 추정이 더 신뢰할 수 있습니다.