사기 탐지 시스템은 의심스러운 신용 카드 거래에 플래그를 지정하여 직원이 검토하도록 합니다. 회사는 실제로 합법적인 플래그 지정된 사례를 검토하는 데 소요되는 시간을 줄이기를 원합니다. 이 목표를 가장 잘 지원하는 평가 지표는 무엇입니까?

정답은 Precision(정밀도)입니다. 사기 탐지 시스템은 의심스러운 거래에 플래그를 지정하여 직원이 검토하도록 합니다. 회사는 실제로 합법적인 거래임에도 불구하고 플래그가 지정된 사례(즉, 오탐)를 검토하는 데 소요되는 시간을 줄이기를 원합니다. Precision은 모델이 "사기"라고 예측한 것 중에서 실제로 사기인 경우의 비율을 측정합니다. Precision을 높이면 오탐(합법적인 거래를 사기로 잘못 분류한 경우)이 줄어들어 직원이 불필요하게 검토하는 시간을 절약할 수 있습니다. Recall(재현율)은 실제 사기 거래 중 모델이 사기로 올바르게 예측한 비율을 측정합니다. Recall이 높으면 실제 사기를 놓치는 경우가 줄어들지만, 오탐이 증가할 수 있습니다. Accuracy(정확도)는 모든 예측 중 올바른 예측의 비율을 측정하지만, 클래스 불균형이 있는 경우 오해의 소지가 있을 수 있습니다. Lift chart(리프트 차트)는 모델이 무작위 선택보다 얼마나 더 잘 반응을 식별하는지 시각화하는 데 사용되는 도구이지만, 직접적인 평가 지표는 아닙니다.