#Metrics

머신러닝 모델을 평가할 때 가장 많이 사용되는 지표 중 하나는 정확도(Accuracy)입니다. 하지만 데이터의 특성과 분포에 따라 정확도가 항상 모델의 성능을 제대로 반영하지는 않습니다. 따라서 F1-score와 같은 다른 지표의 필요성이 대두됩니다. 이번 글에서는 정확도와 F1-score의 차이점, 각각의 장단점, 그리고 이 두 지표를 적절히 활용하는 방