✅ 1. 클래스별 성능 요약 (5단계 라벨)클래스의미PrecisionRecallF1-score해석0급하락0.240.240.24이전보다 recall 약간 개선1하락0.270.360.31성능 향상. 비교적 잘 잡힘2횡보0.470.640.54모델이 가장 강한 클래스3상승0.230.060.09recall 하락 → 허위 신호 많음4급상승0.110.090.10아직도 거의 못 잡음📊 Confusion Matrix 분석css복사편집 실제 0 1 2 3 4 예측 0 [13, 5, 17, 8, 8] ← 급하락 예측은 여전히 다른 클래스로 많이 퍼짐 예측 1 [19, 56, 51, 57, 27] ← 하락 class는 recall 가장 좋음 예측 2 [ 8, 19, 114, 48, 15] ← 횡보 예측이 전체 중심 예측 3..