머신러닝 모델 평가 방법: 정확도, 정밀도, 재현율 이해하기

머신러닝 모델 평가의 중요성

머신러닝 모델을 구축한 후, 모델이 얼마나 성능이 좋은지 평가하는 것은 매우 중요합니다. 단순히 모델을 학습시키는 것만으로는 의미가 없으며, 제대로 된 평가 방법을 사용해야 실질적으로 활용 가능한 모델인지 판단할 수 있습니다. 모델 평가를 통해 다음과 같은 사항을 확인할 수 있습니다.

• 모델이 실제 데이터를 얼마나 잘 예측하는지 확인
• 과적합 여부 판단
• 모델 성능을 향상시키기 위한 개선 방향 설정

이제 머신러닝 모델을 평가하는 대표적인 방법들을 하나씩 살펴보겠습니다.

 

정확도(Accuracy)와 한계점

정확도는 머신러닝 모델의 성능을 측정하는 가장 기본적인 지표 중 하나입니다. 이는 전체 샘플 중에서 올바르게 예측한 비율을 의미합니다.

하지만 데이터의 불균형이 존재할 경우 정확도만으로 모델의 성능을 평가하는 데 한계가 있습니다. 예를 들어, 100명의 환자 중 95명이 건강하고 5명만이 질병을 가지고 있을 때, 모든 환자를 "건강함"으로 예측하면 95%의 정확도를 보일 수 있습니다. 하지만 이 경우 실제로 중요한 질병 환자를 찾아내지 못하기 때문에 모델의 성능이 좋다고 보기 어렵습니다.

 

정밀도(Precision)와 재현율(Recall)

정확도의 한계를 극복하기 위해 정밀도와 재현율을 활용할 수 있습니다.

정밀도(Precision)

정밀도는 모델이 긍정으로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 비율을 의미합니다. 즉, 모델이 얼마나 신뢰할 수 있는 예측을 했는지를 평가하는 지표입니다.

정밀도가 중요한 경우는 다음과 같습니다.

• 스팸 이메일 필터링: 정상 이메일을 스팸으로 분류하면 안 되므로, 정밀도를 높이는 것이 중요합니다.
• 질병 진단 모델: 질병이 없는 사람을 질병이 있다고 잘못 판단하면 불필요한 치료를 받을 수 있습니다.

재현율(Recall)

재현율은 실제 긍정인 샘플 중에서 모델이 올바르게 긍정으로 예측한 비율을 의미합니다. 즉, 실제로 놓치지 않고 찾아낸 경우를 평가하는 지표입니다.

재현율이 중요한 경우는 다음과 같습니다.

• 암 진단 모델: 암 환자를 놓치지 않는 것이 중요하므로, 재현율을 높이는 것이 필요합니다.
• 보안 시스템: 악성 트래픽을 놓치면 보안 위협이 발생할 수 있으므로 재현율이 중요합니다.

F1 점수와 ROC-AUC

F1 점수

F1 점수는 정밀도와 재현율의 균형을 맞추기 위해 사용하는 평가 지표입니다. 정밀도와 재현율이 어느 한쪽으로 치우치지 않도록 조정하는 역할을 합니다. 따라서 두 가지 지표를 함께 고려해야 하는 상황에서 유용하게 활용됩니다.

ROC-AUC

ROC-AUC는 모델의 전체적인 성능을 평가하는 지표입니다. 이는 모델이 얼마나 효과적으로 긍정과 부정을 구분하는지를 측정하는데 활용됩니다. AUC 값이 1에 가까울수록 모델의 성능이 뛰어나다고 볼 수 있습니다.

 

머신러닝 모델 평가 방법 정리

머신러닝 모델을 평가하는 다양한 방법을 살펴보았습니다. 단순히 정확도만 확인하는 것이 아니라, 정밀도, 재현율, F1 점수, ROC-AUC 등의 평가 지표를 함께 고려해야 합니다.

• 정확도는 전체 예측 중 맞춘 비율을 의미합니다.
• 정밀도는 모델이 긍정으로 예측한 것 중 실제로 긍정인 비율을 의미합니다.
• 재현율은 실제 긍정 샘플 중 모델이 긍정으로 예측한 비율을 의미합니다.
• F1 점수는 정밀도와 재현율의 균형을 맞춘 점수입니다.
• ROC-AUC는 모델의 전반적인 예측 성능을 평가하는 데 사용됩니다.

모델의 목적과 문제의 특성을 고려하여 적절한 평가 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 이를 통해 보다 신뢰성 있는 머신러닝 모델을 구축할 수 있으며, 실제 환경에서 활용 가능한 모델을 개발할 수 있습니다.

이제 다양한 모델 평가 방법을 직접 실습해 보면서 이해도를 높여 보세요!