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머신러닝 모델의 성능을 평가할 때, 단순히 Accuracy(정확도)만으로는 부족한 경우가 많습니다. 특히 데이터가 불균형할 때 유용하게 쓰이는 Precision-Recall(PR) Curve와 그 면적을 의미하는 AP(Average Precision)에 대해 알아보겠습니다. Threshold임계값은 모델의 '출력값(확률)'을 '분류 결과(0 또는 1)'로 변환하는 필터이며, 이 필터를 통과해서 나온 결과물들을 센 것이 바로 TP, FP, FN, TN입니다. 그리고 이 4가지 숫자를 조합해서 우리가 흔히 말하는 정밀도(Precision), 재현율(Recall), 정확도(Accuracy)를 계산하는 것이죠.임계값을 낮추는 경우 (예: 0.5 → 0.1)상황: "10점만 넘으면 다 합격(양성)이야!"라고 기준..