회귀 오차의 크기를 읽는 방법, 경계 조건에서 다시 살펴보기

평균 오차가 줄었어도 드물게 발생하는 큰 실수는 더 커졌을 수 있다.

대표 예제 하나가 통과해도 기능의 경계가 명확해진 것은 아니다. 값이 없거나 예상보다 많을 때, 실행이 늦어지거나 순서가 바뀔 때 다른 규칙이 숨어 있을 수 있다. 이번 기록에서는 정상 경로를 유지한 채 입력 범위를 넓혀 보고 무엇을 허용할지 구분한다.

정상 경로 밖의 입력

MAE와 제곱 오차 기반 지표가 어떤 실수에 더 큰 비용을 부여하는지 구분한다. 단위와 분포를 함께 보고 업무에서 허용하는 오차 크기로 해석한다.

이번에 확인할 질문: 예상 범위를 벗어난 입력은 조용히 다른 결과를 만들지 않고 구분되는가?

작게 확인하는 예제

다음 예제는 핵심 조건을 드러내기 위한 출발점이다. 서비스의 전체 구현을 대신하지 않으므로 실제 입력 범위와 실패 처리 규칙을 함께 읽어야 한다.

from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error

mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred) ** 0.5
print({'MAE': mae, 'RMSE': rmse})

오차가 큰 사례와 작은 사례를 나누어 보고, 목표값의 크기에 따라 오차 분포가 달라지는지 확인한다.

놓치기 쉬운 조건

데이터의 단위가 바뀌면 같은 지표 숫자도 의미가 달라진다. 평균 하나만 보고 특정 구간이나 집단의 큰 오차를 놓치지 않는다.

확인할 부분	살펴볼 내용
기준 동작	오차가 큰 사례와 작은 사례를 나누어 보고, 목표값의 크기에 따라 오차 분포가 달라지는지 확인한다.
비교 조건	입력과 실행 순서를 고정하고 한 번에 한 조건만 바꾼다.
적용 범위	예제가 생략한 의존성과 실제 서비스의 제약을 구분한다.

다음 변경에 적용할 순서

1. 빈 값과 최소 크기부터 확인 범위를 넓힌다.
2. 한 번에 여러 경계를 섞지 않고 각각의 결과를 기록한다.
3. 지원하지 않는 조건은 허용 범위와 함께 분명하게 설명한다.

모든 입력을 성공시켜야 좋은 인터페이스가 되는 것은 아니다. 지원 범위를 예측할 수 있고 실패 이유가 분명한 편이 더 다루기 쉽다. 경계 조건을 문서와 예제에 함께 남겨야 다음 구현에서도 같은 기준을 적용할 수 있다.