1형 오류

머신 러닝에서 1종 오류는 거짓 양성(FP)이라고도 하며, 모델이 실제로는 그렇지 않은 조건이나 속성의 존재를 잘못 예측할 때 발생합니다. 예를 들어, 모델은 실제로는 합법적인 이메일을 스팸으로 잘못 분류할 수 있습니다.

1종 오류는 머신 러닝 애플리케이션에서 심각한 문제가 될 수 있는데, 거짓 양성으로 인해 비용이 많이 들거나 해로울 수 있습니다. 예를 들어, 의학적 진단에서 양성 결과가 거짓이면 불필요한 의료 시술이나 치료가 필요할 수 있습니다.

머신 러닝에서 1종 오류의 위험을 줄이기 위해 여러 가지 기술을 활용할 수 있습니다. 한 가지 접근 방식은 모델의 결정 임계값을 조정하여 예측을 더 보수적으로 만드는 것입니다. 이는 긍정적 예측에 대한 임계값을 높여서 거짓 양성의 수를 줄임으로써 달성할 수 있지만, 그 대신 거짓 음성의 수가 증가할 가능성이 있습니다.

또 다른 기술은 훈련 데이터의 클래스 분포를 균형 있게 조정하는 것입니다. 데이터에 불균형적인 클래스 분포가 포함되어 있는 경우, 즉 한 클래스가 다른 클래스보다 훨씬 흔한 경우, 모델은 흔한 클래스를 예측할 가능성이 더 높고, 그 결과 덜 흔한 클래스에 대한 거짓 양성률이 높아질 수 있습니다.

전반적으로 머신 러닝에서 1종 오류율을 줄이는 것은 지속적인 과제이지만 정확하고 신뢰할 수 있는 모델을 개발하는 데 필수적입니다.