정확도의 한계 - 정밀도와 재현율
정확도 하나만으론 부족할 때가 있어요.어떻게 틀렸느냐가 더 중요한 상황을 위한 두 가지 지표를 살펴볼게요.이전 글: AI의 성적표 - 평가란 무엇인가? 정확도가 믿을 수 없는 3가지 상황01데이터 불균형의 함정데이터 비율이 깨져 있으면 정확도가 의미가 없어요.암 환자 1명 + 정상인 99명인 집단에서 AI가 "모두 정상"이라고만 해도 정확도 99%하지만 정작 중요한 암 환자를 찾는 데는 완전히 실패한 모델이에요. 02오답의 '무게'를 구분 못함정확도는 모든 틀린 답을 똑같은 '오답'으로 처리해요.하지만 현실에서는 어떻게 틀렸느냐가 훨씬 중요해요.스팸을 정상으로 분류 → 스팸 메일이 들어옴 (불편함)암 환자를 정상으로 분류 → 치료를 못 받음 (생명 위험) 03100%라도 믿을 수 없을 때모델이 데이터..
2026.05.20