정밀도(Precision) & 재현율(Recall)

혼동행렬(24번) 에서 파생되는 두 핵심 지표. 특히 불균형 데이터 (예: 사기 탐지, 암 진단) 에서 accuracy 만 보면 안 되는 이유.

$\text{Precision} = \frac{TP}{TP + FP} \qquad \text{Recall} = \frac{TP}{TP + FN}$

직관

• Precision — "양성으로 예측한 것 중 실제 양성의 비율" → 잘못된 경보(FP) 가 얼마나 적은가.
• Recall — "실제 양성을 얼마나 놓치지 않고 잡았는가" → 놓친 것(FN) 이 얼마나 적은가.

언제 어떤 게 중요?

과제

함수 precision_recall(y_pred, y_true) 를 완성하세요.

• 이진 분류: 레이블 0/1.
• 반환: (precision, recall) 두 float.
• TP+FP == 0 또는 TP+FN == 0 인 경우 해당 지표를 0.0 으로 방어.

테스트 케이스