AI 모델 평가 방법 – 정확도, 정밀도, F1-score

AI 모델 성능 평가의 중요성

AI 모델을 개발한 후에는 반드시 그 성능을 평가해야 합니다. 어떤 지표를 기준으로 모델의 품질을 판단하느냐에 따라 실제 서비스에서의 신뢰성과 효율성이 달라질 수 있기 때문입니다. 이번 글에서는 분류 모델을 중심으로 대표적인 평가 지표인 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score에 대해 알아보겠습니다.

1. 정확도(Accuracy)

정확도는 전체 데이터 중에서 맞게 예측한 비율을 의미합니다.
공식: (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

정확도는 직관적이지만, 클래스 불균형이 심한 데이터셋에서는 왜곡된 결과를 줄 수 있습니다. 예를 들어, 95%가 정상이고 5%만 이상인 경우, 모든 데이터를 정상이라고 예측해도 정확도는 95%가 됩니다.

2. 정밀도(Precision)

정밀도는 모델이 "긍정(Positive)"이라고 예측한 것들 중에서 실제로 긍정인 것의 비율입니다.
공식: TP / (TP + FP)

정밀도가 높다는 것은 잘못된 긍정 예측(False Positive)이 적다는 뜻이며, 스팸 필터와 같은 상황에서 매우 중요합니다.

3. 재현율(Recall, Sensitivity)

재현율은 실제 "긍정"인 것들 중에서 모델이 얼마나 잘 맞췄는지를 의미합니다.
공식: TP / (TP + FN)

재현율이 높을수록 놓치는 긍정 사례(False Negative)가 적다는 뜻이며, 질병 진단 모델 등에서 중요합니다.

4. F1-score

F1-score는 정밀도와 재현율의 조화 평균입니다.
공식: 2 × (Precision × Recall) / (Precision + Recall)

정밀도와 재현율 사이에서 균형 잡힌 모델을 평가할 때 유용하며, 불균형 데이터에서 좋은 성능 판단 기준이 됩니다.

정리 및 활용 팁

• 정확도: 데이터가 균형 잡혀 있을 때 유용
• 정밀도: 잘못된 긍정 예측이 비용이 클 때 (예: 스팸 필터)
• 재현율: 놓치는 것이 치명적인 경우 (예: 암 진단)
• F1-score: 정밀도와 재현율 모두 중요할 때

결론

AI 모델의 성능은 단순히 높은 정확도만으로 판단할 수 없습니다. 데이터의 특성과 실제 활용 목적에 따라 적절한 지표를 선택해 평가하는 것이 성공적인 AI 모델 운영의 핵심입니다.