재현율로 머신러닝 모델 평가하기

재현율(Recall)은 머신러닝 분류 모델의 성능을 평가하는 중요한 지표로, 실제 양성 중 올바르게 예측한 비율을 나타냅니다. 높은 재현율은 모델이 양성 사례를 잘 탐지하고 있다는 것을 의미하지만, 항상 최적의 성능을 보장하지는 않습니다. 재현율과 함께 정밀도(Precision)를 고려하면 모델의 전반적인 성능을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 글에서는 재현율의 개념, 계산 방법 및 활용 사례를 살펴보고, 분류 모델 평가 시 재현율이 가지는 중요성을 강조합니다. 머신러닝 모델 평가에 있어 재현율의 효과적인 활용법을 익히는 기회를 가져보세요.

# 재현율로 머신러닝 모델 평가하기

## 개념설명

재현율(Recall)은 실제 양성 중 모델이 얼마나 많은 양성을 올바로 예측했는지를 나타내는 분류 평가 지표입니다. 재현율은 다음과 같이 정의됩니다:

$$
\text{재현율} = \frac{\text{참 양성}}{\text{참 양성} + \text{거짓 음성}}
$$

이 공식에서 **참 양성(True Positive)**은 모델이 올바르게 예측한 양성 사례의 수를 의미하고, **거짓 음성(False Negative)**은 실제 양성이었으나 모델이 음성으로 잘못 예측한 사례의 수를 의미합니다. **재현율의 값은 0부터 1까지의 범위를 가지며**, 값이 클수록 모델이 양성 사례를 잘 인식한다는 것을 의미합니다.

## 원리

재현율은 주로 **의료 진단**이나 **스팸 필터링**과 같이 양성과 음성의 비균형이 있을 때 유용하게 사용됩니다. 예를 들어, 고혈압 환자를 검출하는 모델에서 양성은 고혈압 환자, 음성은 정상인입니다. 이 경우, 존재하는 고혈압 환자 중 얼마나 많은 환자를 모델이 올바로 검출했는지가 중요한데, 이때 바로 재현율을 활용합니다.

재현율이 높은 모델일지라도 이러한 지표만으로 모델의 전반적인 성능을 판단하기는 어렵습니다. 예를 들어, 모든 데이터를 양성으로 예측하는 모델은 재현율이 100%에 도달할 수 있지만, 실제로는 유용하지 않습니다. 따라서 **정밀도(Precision)**와 함께 사용하여 모델의 성능을 더 잘 이해해야 합니다.

## 기술상세내용

재현율을 더 깊이 이해하기 위해서는 여러 가지 유용한 지표에 대해서도 알아야 합니다. 모델 평가에서 사용되는 **혼돈 행렬(Confusion Matrix)**은 모델의 예측 결과를 요약해서 보여줍니다. 혼돈 행렬은 다음과 같이 구성됩니다:

- **참 양성 (TP)**: 올바르게 예측한 양성 사례
- **거짓 양성 (FP)**: 실제 음성이었으나 양성으로 잘못 예측한 사례
- **참 음성 (TN)**: 올바르게 예측한 음성 사례
- **거짓 음성 (FN)**: 실제 양성이었으나 음성으로 잘못 예측한 사례

혼돈 행렬을 통해 재현율뿐만 아니라 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), F1 Score 등을 계산할 수 있습니다.

## 장점

재현율의 가장 큰 장점은 **양성 사례를 잘 탐지할 수 있다는 점**입니다. 이는 특히 의료 분야와 같이 놓쳐서는 안 되는 양성이 있을 경우에 매우 중요한 지표입니다. 재현율이 높으면 모델이 중요한 경우를 놓치는 비율이 낮아지므로, 실무에서 매우 선호되는 지표입니다. 또한, 다양한 **분류 모델**에서 재현율을 사용해 성능을 رسم 할 수 있습니다.

## 단점

재현율의 단점은 **전반적인 성능을 나타내기 부족하다는 점**입니다. 높은 재현율을 가진 모델이 반드시 유용한 것은 아닙니다. 재현율만을 강조하는 경우, 정밀도가 저하될 수 있습니다. 예를 들어, 모든 데이터를 양성으로 예측한 모델의 경우 재현율은 높지만, 거짓 양성이 많아질 수 있으며, 이는 불필요한 비용과 리소스를 초래할 수 있습니다. 따라서 재현율과 정밀도를 균형 잡고 고려하는 것이 중요합니다.

## 활용 사례

재현율이 주로 활용되는 분야는 다음과 같습니다:

1. **의료 진단**: 암 스크리닝, 고혈압 진단 등에서 환자를 놓치지 않는 것이 중요합니다.

2. **스팸 필터링**: 스팸 메일을 올바르게 식별하기 위해 재현율을 높이는 것이 중요합니다.

3. **감정 분석**: 긍정적인 리뷰를 제대로 감지하는 것이 필요한 경우에 활용됩니다.

이 외에도 다양한 비즈니스 영역에서 재현율을 활용해 모델 검증과 성능 평가를 진행하고 있습니다.

## 관련 기술

재현율을 계산하고 활용하는 데에는 여러 가지 기술이 활용됩니다. 예를 들어, **머신러닝 알고리즘**(CART, SVM, Random Forest 등)은 분류 모델을 구축하는 데 사용되며, 이러한 모델의 성능을 평가하기 위해 재현율이 활용됩니다. **비지도 학습 기법**도 데이터 특성을 잘 파악하고 성능을 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

또한, **딥러닝**에서는 **신경망(Neural Network)** 기법을 통해 복잡한 패턴을 학습시키며 이때 재현율을 통해 성능을 모니터링할 수 있습니다. TensorFlow, Keras와 같은 프레임워크를 활용하여 모델을 구현하고 평가하는 과정에서 재현율 지표는 중요한 역할을 합니다.

## 결론

마지막으로, 재현율은 머신러닝 모델 평가에서 필수적인 지표 중 하나입니다. 양성 사례를 잘 탐지하고자 할 때 특히 중요한 역할을 하며, 적절한 활용과 해석이 필요합니다. 그러나 재현율 하나만으로는 모델의 성능을 완전히 이해할 수 없으므로, 관련된 다른 지표와 함께 종합적으로 분석하여 최적의 결과를 도출하는 것이 중요합니다. 재현율을 효과적으로 활용하는 방법을 배우고, 이를 통해 실제 문제를 해결하는 데 기여해 보시기 바랍니다.

[문제]

1. 다음 중 재현율(Recall)에 대한 설명으로 옳은 것은?
① 재현율은 모델이 예측한 양성의 수를 실제 양성의 수로 나눈 값이다.
② 재현율은 실제 양성 중 모델이 올바르게 예측한 비율을 나타낸다.
③ 재현율이 낮으면 모델이 양성 사례를 잘 탐지하고 있다는 것을 의미한다.
④ 재현율은 정밀도와 같아야만 최적의 성능을 보장한다.

정답: ② 재현율은 실제 양성 중 모델이 올바르게 예측한 비율을 나타낸다.

해설: 재현율(Recall)은 머신러닝 분류 모델의 성능을 평가하는 지표로, 실제 양성(positive) 사례 중 올바르게 예측한 비율을 의미합니다. 따라서 높은 재현율은 모델이 양성 사례를 잘 탐지하고 있다는 것을 나타냅니다.

2. 재현율이 높은 머신러닝 모델이 가지는 특성은 무엇인가요?
① 양성 사례를 탐지하는데 실패하는 경우가 많다.
② 정밀도가 반드시 높아야 한다.
③ 양성 사례를 잘 탐지하지만, 전체 예측의 정확도는 낮을 수 있다.
④ 모델이 모든 데이터 포인트를 양성으로 예측한다.

정답: ③ 양성 사례를 잘 탐지하지만, 전체 예측의 정확도는 낮을 수 있다.

해설: 재현율이 높은 모델은 많은 양성 사례를 올바르게 탐지할 수 있지만, 잘못된 예측이 많을 경우 전체적인 정확도는 낮은 결과를 나타낼 수 있습니다. 이는 재현율과 정밀도의 상반된 관계 때문입니다.