머신러닝 모델을 평가할 때, 어떤 평가 지표를 선택해야 하는지 결정하는 것은 중요합니다. scikit-learn은 다양한 평가 지표를 제공하며, 이를 기반으로 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 이 글에서는 scikit-learn을 이용하여 평가 지표를 선택하는 기준에 대해 알아보겠습니다.

1. 문제의 종류에 따른 평가 지표

머신러닝 모델을 평가할 때는 먼저 문제의 종류에 따라 어떤 평가 지표를 사용해야 하는지를 고려해야 합니다.

• 분류 문제: 이진 분류 문제인 경우에는 정확도 (accuracy), 정밀도 (precision), 재현율 (recall), F1 스코어 (F1 score) 등을 사용합니다. 다중 클래스 분류 문제인 경우에는 다중 클래스 로그 손실 (multiclass log loss) 등을 사용할 수 있습니다.
• 회귀 문제: 평균 제곱 오차 (mean squared error), 평균 절대 오차 (mean absolute error) 등을 사용합니다.

또한, 특정 문제에 특화된 평가 지표가 있는 경우에는 해당 평가 지표를 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, 이상 탐지 (anomaly detection) 문제에서는 ROC 곡선 아래 면적 (area under the ROC curve) 등을 사용합니다.

2. 데이터의 특성에 따른 평가 지표

데이터의 특성에 따라 어떤 평가 지표를 사용해야 하는지도 고려해야 합니다.

• 데이터의 불균형: 클래스가 불균형하게 분포되어 있는 경우에는 정확도보다는 정밀도, 재현율, F1 스코어와 같은 지표를 사용하는 것이 더 적합합니다.
• 이상치: 이상치가 있는 경우에는 평균 제곱 오차와 같은 평가 지표는 민감하게 반응할 수 있으므로 다른 평가 지표를 고려해야 합니다.

3. 비즈니스 목표에 따른 평가 지표

마지막으로, 비즈니스 목표에 따라 어떤 평가 지표를 사용해야 하는지 고려해야 합니다.

• 비즈니스 목표: 비즈니스 목표가 무엇인지에 따라 평가 지표를 선택해야 합니다. 예를 들어, 정확도가 가장 중요한 경우에는 정확도를 최적화하는 모델을 선택해야 합니다. 반면에, 재현율이 중요한 경우에는 재현율을 최적화하는 모델을 선택해야 합니다.
• 비용: 잘못된 예측이 비용이 많이 드는 경우에는 그 비용을 고려하여 평가 지표를 선택해야 합니다.

결론

평가 지표를 선택할 때는 문제의 종류, 데이터의 특성, 비즈니스 목표 등을 고려해야 합니다. scikit-learn에서 제공하는 다양한 평가 지표를 활용하여 모델의 성능을 평가하는데 활용할 수 있습니다.