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TPR (True Positive Rate)
True Positive Rate(TPR)는 실제 양성(True Positive) 사례를 정확하게 예측하는 비율을 의미한다. 머신러닝 및 데이터 분석에서 모델의 성능을 평가하는 주요 지표 중 하나로 사용된다.
목차
1. TPR이란?
TPR은 모델이 실제 양성을 얼마나 정확하게 감지하는지를 나타낸다. 주로 의료 진단, 사기 탐지, 이상 탐지 모델 등에서 활용된다.
TPR은 다음과 같이 계산된다.
\[
TPR = \frac{TP}{TP + FN}
\]
- \( TP \) (True Positive): 실제 양성을 양성으로 예측한 경우
- \( FN \) (False Negative): 실제 양성을 음성으로 예측한 경우
3. TPR의 의미
- 높은 TPR: 실제 양성 사례를 거의 놓치지 않음 (민감도가 높음)
- 낮은 TPR: 모델이 많은 양성 사례를 놓칠 가능성이 높음
4. TPR의 활용 사례
- 의료 진단: 질병 감지 시스템에서 환자를 양성으로 정확하게 판단하는 비율
- 사기 탐지: 금융 거래에서 사기 사례를 정확히 검출하는 모델 성능 평가
- 이상 탐지: 보안 시스템에서 비정상적인 활동을 감지하는 성능 측정