728x90 머신러닝1 모델의 정확도만 믿어도 될까요?— 신뢰성을 결정하는 Calibration의 중요성 머신러닝 모델을 평가할 때 가장 먼저 떠오르는 지표는 무엇일까요? 아마 대부분 "정확도(Accuracy)"라고 대답할 것입니다. 맞춘 개수의 비율이 높으면 좋은 모델이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만, 단순히 맞춘 비율이 높은 것이 과연 모델을 신뢰할 수 있다는 의미일까요?정확도가 높은데도 신뢰할 수 없는 모델?예를 들어, 당신이 자율주행차를 타고 있다고 가정해봅시다. 도로에 보행자가 있는지 없는지를 판단하는 AI 모델이 95%의 정확도를 가지고 있다고 합니다. 얼핏 보면 꽤 높은 정확도처럼 보이죠. 하지만 이 모델이 "보행자가 없다"고 예측할 때 실제로 보행자가 있을 확률이 20%나 된다면 어떨까요? 이런 상황에서 우리는 이 모델을 과연 믿을 수 있을까요?정확도가 높아도 예측값이 신뢰할 수 없는 경우가 .. 2025. 2. 27. 이전 1 다음 728x90
