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sklearn.metrics 메소드를 살펴보자 1. confusion matrix 형태의 데이터를 관리한다. : 클래스 분류 결과를 실제(정답) 클래스와 예측 클래스를 축으로 가진 형태 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=None) 실제 클래스 예측 클래스 TP ( True Positive ) T T TN ( True Negative ) F F FP ( False Positive ) F T FN ( False Negative ) T F -- case 1 ( 예측 : 행 / 실제 : 열 ) 0 : Negative / 1 : Positive 0 1 0 TN FP 1 FN TP..