정밀도와 재현율의 질문, 먼저 지킬 계약을 적어 보기

모델을 개선했다는 말이 어떤 종류의 실수를 줄였다는 뜻인지 분명하지 않을 수 있다.

새로운 기능을 붙일 때 구현 방법부터 고르면 무엇을 확인해야 하는지 뒤늦게 고민하게 된다. 이번 기록에서는 입력과 결과 사이에 반드시 유지할 약속을 먼저 적고, 작은 예제로 그 약속을 확인한다. 복잡한 설계보다 같은 동작을 다시 설명할 수 있는 기준 하나가 출발점이다.

동작보다 먼저 정할 기준

정밀도는 양성이라고 판단한 것 중 맞은 비율을, 재현율은 실제 양성 중 찾아낸 비율을 묻는다. 두 지표를 업무의 확인 비용과 놓침 비용에 연결해 읽는다.

이번에 확인할 질문: 입력과 실행 순서가 같을 때, 다른 동료도 같은 결과를 예상할 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.metrics import precision_score, recall_score

precision = precision_score(y_true, y_pred, zero_division=0)
recall = recall_score(y_true, y_pred, zero_division=0)
print({'precision': precision, 'recall': recall})

오탐과 미탐을 각각 하나씩 바꾼 작은 사례에서 어떤 지표가 달라지는지 직접 계산해 확인한다.

놓치기 쉬운 조건

분모가 없는 집단에서 표시할 값과 경고 정책을 정해야 한다. 한 지표만 좋아졌다는 이유로 전체 품질이 나아졌다고 결론내리지 않는다.

확인할 부분	살펴볼 내용
기준 동작	오탐과 미탐을 각각 하나씩 바꾼 작은 사례에서 어떤 지표가 달라지는지 직접 계산해 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. 사용자에게 보이는 결과를 한 문장으로 적는다.
2. 정상 입력 하나와 경계 입력 하나를 같은 조건에서 비교한다.
3. 설명이 달라지는 부분을 코드나 문서의 명시적인 규칙으로 옮긴다.

처음 정한 계약은 영원한 정답이 아니다. 다만 바꾸려면 어떤 사용자가 영향을 받는지 함께 설명할 수 있어야 한다. 오늘의 기준을 짧게 남겨 두면 다음 변경에서 구현 취향과 제품의 약속을 구분하기 쉬워진다.