Confusion Matrix

 Confusion matrix는 모델이 예측한 클래스와 실제 클래스 간의 관계를 표 형식으로 나타낸 것으로, 모델의 정확성과 오분류 현황을 구체적으로 보여줍니다. 대각선에 가까운 값은 정확하게 분류된 경우이며, 대각선에서 멀어질수록 오분류가 발생한 경우를 의미합니다. 이 행렬을 통해 어떤 클래스 간에 혼동이 많은지를 파악할 수 있고, 데이터 불균형이나 유사 클래스 간 경계 모호성 등의 문제를 식별할 수 있습니다. 특히 실세계 분류 문제에서는 confusion matrix가 오분류 패턴을 파악하는 데 매우 유용합니다.