ML 엔지니어가 프로덕션용 모델을 선택하고 있는데, 이 모델에서는 오탐(false positive) 예측보다 미탐(false negative) 예측의 비용이 훨씬 더 큽니다. 엔지니어는 모델을 선택할 때 어떤 지표를 가장 우선적으로 고려해야 할까요?

모델에서 오탐(false positive)보다 미탐(false negative)의 비용이 훨씬 더 크다는 것은, 실제 양성인데 모델이 음성으로 잘못 예측하는 경우(미탐)가 더 심각한 결과를 초래한다는 의미입니다. 이러한 상황에서는 모든 실제 양성 사례를 최대한 정확하게 식별하는 것이 중요합니다. 재현율(recall)은 실제 양성 중 모델이 양성으로 올바르게 예측한 비율을 나타내는 지표입니다. 따라서 미탐을 최소화하려면 재현율이 높은 모델을 선택해야 합니다. 낮은 정밀도(precision)는 오탐이 많다는 의미이고, 높은 정밀도는 오탐이 적다는 의미이지만, 이 시나리오에서는 미탐 감소가 더 중요합니다. 낮은 재현율은 미탐이 많다는 의미이므로 피해야 합니다.