사용자 단위로 데이터를 분리하기, 실패를 설명할 단서 남기기

같은 사용자의 기록이 학습과 평가에 나뉘어 있으면 새 사용자에 대한 성능을 과대평가할 수 있다.

실패했다는 사실만으로는 다음 행동을 정하기 어렵다. 어떤 입력으로 어디까지 진행했으며 무엇을 기대했는지가 함께 있어야 한다. 이번에는 성공 여부를 표시하는 데서 한 걸음 더 나아가, 다음 사람이 같은 조건을 확인할 수 있도록 관찰 항목을 정리한다.

결과와 원인을 구분하는 기록

서로 관련된 행을 하나의 그룹으로 묶고 그룹을 기준으로 분리한다. 평가 대상이 새 사용자인지 기존 사용자의 새 사건인지 먼저 정해야 한다.

이번에 확인할 질문: 결과만 전달받은 사람이 원래 입력과 기대 동작을 복원할 수 있는가?

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.model_selection import GroupShuffleSplit

splitter = GroupShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)
train_idx, test_idx = next(splitter.split(X, y, groups=user_ids))
assert set(user_ids[train_idx]).isdisjoint(set(user_ids[test_idx]))

학습과 평가의 사용자 식별자 교집합이 비어 있는지와 서비스의 실제 예측 상황이 이 분할과 맞는지 확인한다.

놓치기 쉬운 조건

그룹 분리가 모든 상황의 정답은 아니다. 실제 적용 대상과 다른 분할을 사용하면 필요 이상으로 어렵거나 쉬운 평가가 될 수 있다.

확인할 부분	살펴볼 내용
기준 동작	학습과 평가의 사용자 식별자 교집합이 비어 있는지와 서비스의 실제 예측 상황이 이 분할과 맞는지 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. 기대 결과와 실제 결과를 서로 다른 칸에 적는다.
2. 개인정보나 비밀값을 제외하고 재현에 필요한 조건만 남긴다.
3. 관찰 사실과 원인에 대한 가설을 구분해 후속 확인을 정한다.

기록을 많이 남기는 것과 유용하게 남기는 것은 다르다. 원인을 좁히는 데 쓰이지 않는 항목은 줄이고, 누락 때문에 다시 묻게 되는 조건은 보완한다. 관찰할 수 있는 범위가 분명해지면 실패한 상황에서도 다음 실험을 작게 잡을 수 있다.