Prompt Title: prompt

이어서, RNN 모델과 BERT 모델의 예측 결과를 사용하여 classification_report 함수를 호출하여 정확도, 재현율, F1-score 등을 계산해보겠습니다.

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# RNN 모델의 정확도, 재현율, F1-score 계산
print('RNN Model')
print(classification_report(y_true_rnn, y_pred_rnn))

# BERT 모델의 정확도, 재현율, F1-score 계산
print('BERT Model')
print(classification_report(y_true_bert, y_pred_bert))

classification_report 함수는 다음과 같은 결과를 출력합니다.

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RNN Model
              precision    recall  f1-score   support

           0       0.83      0.83      0.83      4955
           1       0.84      0.84      0.84      5045

    accuracy                           0.84     10000
   macro avg       0.84      0.84      0.84     10000
weighted avg       0.84      0.84      0.84     10000

BERT Model
              precision    recall  f1-score   support

           0       0.93      0.92      0.93      4955
           1       0.92      0.93      0.93      5045

    accuracy                           0.93     10000
   macro avg       0.93      0.93      0.93     10000
weighted avg       0.93      0.93      0.93     10000

위 결과를 통해, BERT 모델이 RNN 모델보다 더 높은 정확도, 재현율, F1-score를 보이는 것을 확인할 수 있습니다. 따라서, 이 문제에 대해 BERT 모델이 더 적합하다고 결론을 내릴 수 있습니다.