비용 기반 손실 함수 분석을 통한 Precision과 Recall의 최적 Trade-off 결정

Context

단순 수식 암기로 인한 ML 모델 평가 지표의 오용 문제 분석. 비즈니스 임팩트와 오판 비용을 고려하지 않은 획일적인 성능 지표 적용의 한계점 제시.

Technical Solution

• 오판의 비용(Cost of Error) 분석을 통한 최적 지표 선정 프로세스 구축
• False Negative 발생 시 치명적 손실이 발생하는 도메인 특성에 따른 Recall 우선 설계 전략
• False Positive로 인한 리소스 낭비보다 데이터 누락 방지가 중요한 사례의 High Recall 구조 채택
• 정밀한 판단이 요구되는 상황에서만 Flag를 생성하는 High Precision 로직 적용
• 도메인별 Error Cost를 매핑하여 Precision-Recall Trade-off 지점을 결정하는 의사결정 프레임워크 제안