이상치 제거 전에 할 질문, 실패를 설명할 단서 남기기

평균에서 멀리 떨어진 값을 모두 지우면 중요한 드문 사건까지 사라질 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

이상한 값이 수집 오류인지 유효하지만 드문 사례인지 먼저 구분한다. 삭제 기준은 평가 데이터의 결과에 맞춰 조정하지 않고 업무 의미와 학습 데이터에서 정한다.

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.

import numpy as np

q1, q3 = np.quantile(train_values, [0.25, 0.75])
iqr = q3 - q1
lower, upper = q1 - 1.5 * iqr, q3 + 1.5 * iqr
flagged = (train_values < lower) | (train_values > upper)

표시된 사례 몇 개를 원천 기록과 대조하고 제거 전후 어떤 집단이 줄어드는지 확인한다.

놓치기 쉬운 조건

사분위 범위 규칙은 검토 후보를 찾는 방법이지 오류 판정의 근거 자체는 아니다. 자연스럽게 긴 꼬리를 가진 분포에 그대로 적용하지 않는다.

확인할 부분	살펴볼 내용
기준 동작	표시된 사례 몇 개를 원천 기록과 대조하고 제거 전후 어떤 집단이 줄어드는지 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.