머신러닝의 특이성 이해: 이것이 중요한 이유와 개선 방법

특이성은 예측되는 클래스에 속하지 않는 인스턴스를 올바르게 식별하는 기계 학습 모델의 능력입니다. 즉, 모델이 긍정적인 사례와 부정적인 사례를 얼마나 잘 구별할 수 있는지 측정합니다. 특이성이 높다는 것은 모델이 양성이 아닌 예를 잘 식별한다는 것을 의미하고, 특이성이 낮다는 것은 모델이 양성이 아닌 예를 양성으로 잘못 분류할 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 높은 특이성은 대부분의 스팸 이메일을 정확하게 식별하고 진짜 이메일을 스팸으로 표시하지 않습니다. 반면, 특이성이 낮은 모델은 일부 진짜 이메일을 스팸으로 표시하여 오탐률이 더 높아질 수 있습니다.

Specificity는 특정 애플리케이션에서 비용이 많이 들거나 해로울 수 있는 오탐을 방지하는 데 도움이 될 수 있으므로 중요합니다. 예를 들어, 의학적 진단에서 질병에 대한 허위 진단은 불필요한 치료와 비용으로 이어질 수 있고, 금융 위험 평가에서 대출 채무 불이행에 대한 허위 예측은 불필요한 법적 조치로 이어질 수 있습니다. 예측되는 클래스에 속하지 않는 인스턴스를 올바르게 식별하는 기계 학습 모델의 기능이며, 특히 잘못된 긍정이 부정적인 결과를 초래할 수 있는 경우 모델 성능을 평가하는 데 중요한 지표입니다.