좋아, 이 결과는 CNN-GRU 모델을 다단계(5-class) 분류 문제에 적용한 성능 분석이야.이전 GRU 모델과 비교하면 일부 클래스에선 recall이 개선되었지만, 정확도는 낮아지는 경향이 있는 혼합된 결과!아래에서 클래스별 성능과 전체 평가를 요약해보면 이렇다✅ 1. 클래스별 성능 요약클래스의미PrecisionRecallF1-score해석0급하락0.190.330.24예측이 상대적으로 많이 개선됨 (GRU 대비)1하락0.260.570.36가장 잘 예측된 클래스, recall 높음2횡보0.540.340.42precision 높지만 recall은 줄어듦3상승0.170.010.03예측 거의 못함 → 패턴 인식 부족4급상승0.060.030.04여전히 예측 거의 안 됨📊 Confusion Matrix 요약..