모델 검증의 정의
머신러닝 모델을 구축할 때 대부분의 시간과 노력은 데이터 수집과 모델 훈련에 집중됩니다. 하지만 종종 간과되는 부분은 모델을 테스트하고 결과를 검증하는 단계입니다. 모델 검증이란 모델이 올바르게 훈련되었는지나 올바른 결과를 출력하는지, 실제 시나리오에서의 예측이 정확한지를 확인하는 것을 뜻합니다. 올바른 모델 검증 방법을 사용하면 편향되지 않은 모델의 일반화 성능을 추정하고 모델 학습 방법을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이에 따라 적절하게 검증된 모델은 다양한 실세계 시나리오에 효과적으로 적용될 수 있습니다. 하지만 아쉽게도 모든 머신러닝 모델에 적합한 단일 모델 검증 기술은 없습니다. 올바른 검증 방법을 선택하려면 데이터의 그룹 및 시간 인덱스를 이해해야 하죠. 이 글에서는 주요 모델 검증 방법을 살펴보고 머신러닝 모델의 결과를 테스트하고 검증하는 것이 왜 중요한지 설명하겠습니다.
모델 검증의 중요성
머신러닝 모델 결과를 검증하는 것은 올바른 데이터를 얻고 있고 데이터가 정확한지 확인하는 것입니다. 모델 검증은 큰 문제가 발생하기 전에 문제를 포착할 수 있기 때문에 모든 머신러닝 모델 구현에서 중요한 단계입니다.
보안
모델 검증에서 가장 중요한 측면 중 하나는 보안 취약성을 찾아내는 것입니다. 학습 데이터와 머신러닝 모델 데이터는 모두 가치 있으며, 특히 해당 데이터가 비공개이거나 민감한 경우 더욱 그렇습니다. 따라서 머신러닝 모델이 실수로 데이터를 유출할 수 있기 때문에 데이터 유출 취약성을 확인하는 것이 중요합니다. 또한, 학습 데이터를 머신러닝 모델에 입력하기 전에 심각한 보안 조치를 취하는 것도 중요합니다. 예를 들어 데이터를 익명화 또는 가명화할 수 있습니다.
신뢰
머신러닝 모델을 검증하는 것은 모델의 신뢰성을 확인하는 데에도 매우 중요합니다. 모델을 이해하고 해당 모델의 강점과 약점을 파악하고 싶을 때 사용되죠. 모델을 잘 이해하면 출력에서 발생하는 오류를 해석하고 찾는 데 도움이 됩니다. 또한, 모델이 어떻게 작동하는지 이해하면 드리프트나 편향을 기록하는 데에도 도움이 됩니다.
많은 머신러닝 모델이 편향되어 있을 수 있습니다. 그 이유는 알고리즘이나 학습 데이터가 편향됐기 때문일 수 있습니다. 모델에서 편견을 찾고 수정하는 방법을 이해하는 것은 모델 검증의 중요한 부분이며, 머신러닝의 향상하는 데 도움이 됩니다.
Concept Drift 방지
컨셉 드리프트(Concept Drift)는 머신러닝 모델의 성능이 감소하여 예측 결과가 변화하는 현상을 말합니다. 이러한 드리프트가 발생하면 모델의 예측 방식이 예측하려는 대상과 일치하지 않게 됩니다. 이에 따라 컨셉 드리프트는 예측의 정확성을 떨어뜨리므로 머신러닝 모델에 부정적인 영향을 미칩니다. 초기에는 컨셉 드리프트를 감지하기 어렵지만, 적절한 유지 관리와 정기적인 테스트를 통해 예방할 수 있습니다.
모델 검증 전문가
머신러닝 모델을 개발하거나 AI 기술을 도입하려는 경우, 올바른 학습 데이터를 확보하고 모델을 검증하며 유지 관리할 수 있는 적절한 전문가가 필요합니다. 모델을 지속적인 유지 관리를 하지 않으면 머신러닝 모델이 쓸모 없어질 수 있기 때문이죠.
지속적인 모니터링
머신러닝 모델은 완벽하지 않고, 완벽함을 유지하지도 않습니다. 모델에 정확하고 관련성이 높은 정보를 지속적으로 제공하기 위해서는 지속적인 모니터링과 조정이 필요합니다. 머신러닝은 일단 훈련되면 대부분 자동으로 이루어지지만, 검증 및 모니터링에는 인간의 개입이 필요합니다. 따라서 머신러닝 모델은 사람이 정기적으로 유지 관리하고 확인하는 것이 중요하며 이는 정기적 또는 실시간으로 수행될 수 있습니다.
모델 검증 방법
모델 검증은 다양한 방법으로 이루어지며, 그중 올바른 방법을 선택하는 것은 데이터와 머신러닝 모델을 통해 달성하려는 목표에 따라 달라집니다. 아래는 가장 일반적인 모델 검증 방법입니다.
Train and Test Split or Holdout
가장 기본적인 유형의 검증 방법은 학습 및 테스트 분할입니다. 이 방법의 요점은 머신러닝 모델이 이전에 본 적이 없는 데이터에 어떻게 반응하는지 확인하는 것입니다. 모든 검증 방법은 학습 및 테스트 분할을 기반으로 하지만 약간의 차이가 있습니다. 이 기본 검증 방법을 사용하면 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터라는 두 그룹으로 분할합니다. 대부분의 경우는 데이터를 70/30으로 분할하여 70%를 모델 학습에 사용합니다.
Resubstitution
이 검증 방법은 모든 데이터를 학습 데이터로 사용하는 방법입니다. 그런 다음 머신러닝 모델 출력의 오류율을 학습 데이터셋의 실제 값과 비교합니다. 이는 사용 방법이 쉽고 데이터의 공백을 빠르게 찾는 데 도움이 됩니다
K-Fold Cross-Validation
이 검증은 데이터를 세 개 이상의 그룹으로 분할한다는 점을 제외하면 테스트 분할 검증과 유사합니다. 이 검증 방법에서 “K”는 데이터를 분할할 그룹 수에 대한 자리 표시자로 사용됩니다. 예를 들어 데이터를 10개의 그룹으로 분할할 수 있습니다. 한 그룹은 학습 데이터에서 제외됩니다. 그런 다음 학습 데이터에서 제외된 그룹을 사용하여 머신러닝 모델의 유효성을 검사합니다. 그런 다음 교차 검증합니다. 훈련 데이터로 사용된 9개 그룹은 머신러닝 모델을 테스트하는 데에도 사용됩니다. 각 테스트와 점수는 머신러닝 모델에서 무엇이 작동하고 무엇이 작동하지 않는지에 대한 새로운 정보를 제공할 수 있습니다.
Random Subsampling
이 검증 방법은 학습 및 테스트 검증 모델과 동일한 방식으로 모델을 검증합니다. 주요 차이점은 데이터의 무작위 하위 샘플을 취하여 테스트 세트를 구성한다는 것입니다. 해당 무작위 하위 샘플에서 선택되지 않은 다른 모든 데이터는 학습 데이터입니다.
Bootstrapping
부트스트래핑은 샘플링과 교체를 사용하는 머신러닝 모델 검증 기술의 한 형태입니다. 이러한 유형의 검증은 모집단의 양을 추정하는 데 가장 유용합니다. 이 검증 방법을 사용하는 경우 전체 데이터셋에서 작은 샘플을 가져옵니다. 그 작은 표본에서 평균이나 또 다른 의미 있는 통계를 찾을 수 있습니다. 데이터를 바꾸고 계산한 새 통계를 포함시킨 다음 모델을 다시 실행합니다.
Nested Cross-Validation
대부분의 검증 기술은 오류 추정을 평가하려고 하지만 이 방법은 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터를 평가하는 데 사용됩니다. 이 방법으로 초매개변수를 테스트하면 과적합을 방지할 수 있습니다. 이 모델을 사용하려면 두 개의 k-겹 교차 검증 루프를 서로 중첩해야 합니다. 내부 루프는 초매개변수 조정을 위한 것이고 외부 루프는 오류 테스트 및 정확도 추정을 위한 것입니다.
올바른 모델 선택의 중요성
머신러닝 검증 모델들은 각각 다르게 작동하며 데이터 및 머신러닝 모델에 대해 서로 다른 통찰력을 제공합니다. 또한 올바른 검증 기술을 사용하는 것과 그렇지 않은 것 사이에는 큰 결과 차이가 있습니다. 따라서 다양한 검증 방법을 고려하여 모델에 적합한 기술을 선택하는 것이 중요합니다.
하지만 올바른 검증 모델을 선택하는 것은 쉽지 않습니다. 원하는 정보를 얻기 위해서는 데이터와 머신러닝 모델에 대한 심층적인 이해가 필요하죠. 이는 신중한 고려가 필요한 단계입니다. 올바른 검증 방법을 선택하면 머신러닝 모델을 테스트하고 해당 모델이 안전하고 편향이 없으며 안정적으로 고품질 출력을 반환하는지 확인할 수 있습니다.
모델 검증의 측정항목
회귀 기반 모델의 경우 제안된 모델 검증 방법은 조정된 R-제곱을 사용하여 벤치마크 성능과 비교하여 모델 성능을 측정하는 것입니다. 또한 선택한 기능이 레이블의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지 알려줍니다. 분류의 경우 모델의 견고성을 검증하는 측정항목은 ROC 곡선(수신기 작동 특성)의 AUC(곡선 아래 영역)입니다. 이 측정항목은 특히 클래스를 정확하게 예측하는 능력을 측정합니다.
모델 차원 유형
- 편향 오류: 데이터가 유용한가요?
- 분산 오류: 모델이 견고한가요?
- 모델 적합성: 모델이 새로운 데이터로 잘 예측하고 있습니까?
- 모델 차원: 새 모델이 단순한 대안보다 낫습니까?
- 편향: 특정 변수에 대한 모델 편향이 있습니까?
잘 알려진 모델 검증 방법 중 하나인 교차 검증(Cross Validation)은 무작위 데이터셋에 대한 학습 모델과 검증으로 구성됩니다. 각 반복을 접기라고 하는데요, 5겹 교차 검증은 모델을 훈련한 다음 모델을 5번 검증한다는 의미입니다. 여러 접기를 고려하는 작은 데이터셋이 있는 경우 매우 좋은 옵션은 더 큰 데이터 포인트를 포함합니다. 견고하고 안정적인 모델은 접을 때마다 비슷한 성능을 발휘합니다.
학습 및 검증 데이터를 사용할 때의 편향
학습 데이터 세트에 대한 모델 평가는 편향된 점수를 생성합니다. 따라서 모델 기술에 대한 편견 없는 추정치를 제공하기 위해서는 모델이 유지된 표본에 대해 평가됩니다. 편향은 체계적으로 모델의 성능을 과소평가하거나 과대평가합니다. 모델 학습은 먼저 낮은 수준의 학습과 하이퍼파라미터 최적화의 두 단계로 나눌 수 있습니다. 두 가지 모두 모델이 사용 가능한 학습 세트에 완벽하게 적응하도록 할 수 있습니다. 샘플 세트가 더 작으면 모델의 대표성 및 모델이 과적합을 얼마나 잘 방지할 수 있는지 결정할 수 없습니다. 다양한 하이퍼파라미터 세트를 사용하여 모델을 조정한 다음 최상의 모델을 선택합니다. 가장 좋은 모델은 검증 테스트의 테스트 오류로 식별됩니다. 그러나 이 성능 지수(테스트 오류) 자체에는 편향과 분산이 적용됩니다. 검증 세트가 학습 데이터와 독립적인 경우 편향은 0이 되지만 분산 불확실성 문제는 해결되지 않습니다.
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