정밀도와 정확도

1. 정밀도와 정확도의 정의

측량분야에서 정확도(正確度, accuracy)는 측정 또는 계산된 양이 실제값과 얼만큼 가까운지를 나타내는 기준이며, 관측의 정교성이나 균질성과는 무관하다. 그러나 착오와 정오차가 제거된 경우, 정밀도를 정확도의 척도로 사용할 수 있다. 왜냐하면 현실적으로는 실제값을 정확하게 알 수 없기 때문이다.

정확도와 밀접한 관계가 있는 정밀도(精密度, precision)는 여러 번 측정하거나 계산하여 그 결과가 서로 얼만큼 가까운지를 나타내는 기준이다. 관측의 균질성을 나타내며, 관측된 값의 편차가 적을수록 정밀하다. 정밀도는 관측 과정과 우연오차와 밀접한 관계를 가지며, 관측장비와 관측방법에 크게 영향을 받는다. 여기서 우연오차(부정오차)는 까닭이 뚜렷하지 않은 오차이며 최소제곱법에 따른 확률 법칙에 따라 추정할 수 있다.

 

이를 표준분포로 표현하면 정확도는 참값에 얼마나 차이가 있는지를 의미합니다. 정밀도는 측정 값들의 퍼짐이 좁은 정도를 나타냅니다. 

 

2. 정밀도와 정확도의 비교

 

특성	정밀도(precision)	정확도(accuracy)
정의	동일한 조건에서 측정결과들의 일치정도	측정 결과와 실제 값 간의 일치정도
목적	측정 결과의 일관성 평가(재현성, 반복성)	측정결과의 신뢰성 평가(오차, 보정)
특징	높은 정밀도는 측정결과들이 유사함	높은 정확도는 정밀도와 정확도 모두 높음
영향	노이즈, 측정 불확실성, 외부요인	시스템 오차, 내부요인, 보정

 

1) 정밀도(precision)

정밀도(precision)는 관측의 균질성을 표시하는 척도이며 관측값의 편차가 적을수록 정밀합니다. 정밀도는 관측과정과 우연오차과 밀접한 관계를 가지며 있습니다. 여기서 우연오차란 원인이 불명확한 오차이며 최소제곱법에 의한 확률법칙에 의해 추정이 가능합니다.

정밀도는 동일한 조건에서 여러 번 측정을 반복했을 때 결과들이 얼마나 일치하는지를 나타내는 지표입니다. 더 정확한 표현으로는 "재현성"이라고도 할 수 있습니다. 정밀도가 높을수록 측정 결과들 간의 차이가 작아지며, 측정 장비나 프로세스의 안정성을 나타냅니다. 주로 표준편차를 사용하여 측정 결과들의 분산을 평가하며, 측정 결과들이 집중되어 있는 정도를 나타냅니다.

2) 정확도(accuracy)

정확도(accuracy)는 관측값이 얼마나 일치되는가 표시하는 척도로서 관측의 정교성이나 균질성과는 무관합니다. 관계하는 것은 정오차와 착오가 얼마나 제거되었는가입니다. 여기서 정오차란 일정조건하에서 같은 방향과 같은 크기로 발생되는 오차로 원인과 상태만 알면 제거 가능합니다.

정확도는 측정된 값이 실제 값과 얼마나 가까운지를 나타내는 지표입니다. 즉, 측정 결과가 얼마나 실제 값과 일치하는지를 측정합니다. 정확도가 높을수록 측정 결과가 실제 값과 가까워지며, 이는 시스템의 정확한 캘리브레이션과 보정이 필요함을 나타냅니다. 정확도를 평가할 때는 "오차"를 고려하며, 실제 값과 측정 결과 간의 차이를 측정합니다.

 

 

3. 정밀도와 정확도의 측정방법

정밀도(Precision)와 정확도(Accuracy)는 각각 다른 의미와 측정 방법을 가지고 있습니다.

1) 정밀도(Precision)

정밀도는 모델이 예측한 양성 클래스 중에서 실제 양성인 비율을 나타냅니다. 즉, 모델이 양성으로 예측한 결과 중에서 실제로 양성인 비율을 의미합니다. 정밀도는 거짓 양성(False Positive)의 수를 줄이는 것에 초점을 둔 지표입니다.

정밀도 = TP / (TP + FP)

여기서,

• TP(Ture Positive): 실제 양성인데 모델이 정확하게 양성으로 예측한 경우의 수
• FP(False Positive): 실제는 음성인데 모델이 양성으로 잘못 예측한 경우의 수

높은 정밀도는 거짓 양성을 줄이는 것을 의미하며, 예측한 양성 중에서 실제로 양성인 비율이 높다는 것을 나타냅니다.

 

2) 정확도(Accuracy)

정확도는 전체 예측 중에서 올바르게 예측한 비율을 나타냅니다. 즉, 모든 예측 결과 중에서 올바르게 예측한 비율을 의미합니다. 정확도는 모든 클래스(양성, 음성)를 고려하여 평가합니다.

정확도 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

여기서,

• TP(Ture Positive): 양성을 정확하게 양성으로 예측한 경우의 수
• TN(True Negative): 음성을 정확하게 음성으로 예측한 경우의 수
• FP(False Positive): 음성을 양성으로 잘못 예측한 경우의 수
• FN(False Negative): 양성을 음성으로 잘못 예측한 경우의 수

정밀도는 양성 예측의 신뢰도를, 정확도는 전체 예측의 올바른 예측 비율을 나타냅니다. 어떤 지표를 사용할지는 상황과 목표에 따라 다를 수 있습니다.