실험을 다시 실행할 수 있게 기록하기, 작은 재현 예제로 좁혀 가기

같은 코드인데 실행할 때마다 점수가 바뀌면 변경의 효과를 판단하기 어렵다.

화면이나 실행 결과가 예상과 다를 때 전체 시스템을 한꺼번에 설명하려 하면 단서가 흐려진다. 관련 없는 의존성을 덜어 내고 조건을 하나씩 바꾸면 어느 가정이 깨졌는지 볼 수 있다. 이번에는 원인을 단정하기 전에 비교 가능한 최소 예제를 만드는 과정을 정리한다.

변수를 줄이는 순서

난수 시드뿐 아니라 데이터 버전, 분할 기준, 라이브러리 버전, 파라미터를 함께 기록한다. 재현성은 숫자 하나를 고정하는 설정이 아니라 실험 조건을 보관하는 일이다.

이번에 확인할 질문: 한 가지 조건만 바꾸었을 때 관찰 결과도 함께 바뀌는가?

작게 확인하는 예제

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

experiment = {
    'dataset_version': 'sample-v1',
    'split_seed': 42,
    'test_fraction': 0.2,
    'features': ['count', 'duration'],
    'metric': 'mean_absolute_error',
}

보관한 설정만으로 데이터 분할과 주요 결과를 다시 만들 수 있는지 별도 실행에서 확인한다.

놓치기 쉬운 조건

시드를 고정해도 병렬 실행이나 하드웨어에 따라 완전히 같은 결과가 보장되지 않을 수 있다. 허용 가능한 수치 차이와 다시 확인할 조건을 구분한다.

확인할 부분	살펴볼 내용
기준 동작	보관한 설정만으로 데이터 분할과 주요 결과를 다시 만들 수 있는지 별도 실행에서 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. 문제가 드러나는 입력과 순서를 먼저 고정한다.
2. 의존성이나 옵션을 하나씩 제거하고 같은 결과가 남는지 확인한다.
3. 원인을 설명하는 가장 작은 차이를 회귀 확인 항목으로 남긴다.

재현 예제의 목적은 짧은 코드를 자랑하는 데 있지 않다. 설명에 필요한 조건을 남기는 것이 목적이다. 실제 경로로 돌아왔을 때도 같은 원인과 해결책이 성립하는지 마지막으로 확인해야 재현 과정이 유용한 기록이 된다.