반응형 auc-pr1 [딥러닝 with Python] 시계열 이상탐지 평가지표(TSAD Evaluation Metrics) 정리 시계열 이상 탐지(Time Series Anomaly Detection, TSAD)에서는 단순히 Auccracy로 성능을 평가하기에 제한이 많습니다. 그래서 이번 포스팅에서는 TSAD에서 Point anomaly와 Subsequence anomaly를 모두 고려한, 여러 평가지표들에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 먼저, 설명을 위해 예시 상황을 가정하겠습니다. 총 10 포인트의 시계열 데이터가 있고, 실제 이상 구간은 3~5 / 모델이 이상이라고 판단한 포인트는 3,4,5,6 / 모델이 각 타임포인트 별 출력한 Anomaly Score는 아래와 같습니다. 1. 시계열 이상탐지 평가지표(TSAD Evaluation Metrics)1. Accuracy - 전체 예측 중 맞춘 비율 - 수식- 계산 * .. 2025. 6. 26. 이전 1 다음 반응형
