[머신러닝] 다중 분류 모델 성능 측정 (accuracy, f1 score, precision, recall on multiclass classification)

머신러닝 일을 하시다 보면, 여러 개의 만들어진 머신 러닝 모델의 성능을 평가하고 하나의 머신러닝 모델을 선택할 일이 있습니다. 이럴 때 어떤 방법으로 어떤 모델이 더 낫다고 판단할 수 있을까요? accuracy와 f1 score는 수치적으로 모델의 성능을 나타내고 실제 머신러닝 업무에서 모델의 성능을 평가할 때 많이 사용되는 지표입니다.

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