꿈라CBT아래는 같은 문제에 대해 개발한 두 예측 모형의 검증 결과이다. 이에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
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동일한 검증 데이터에 대해 각 모형으로 예측을 30회 반복 수행하고, 예측값이 참값에서 얼마나 벗어나는지를 관찰하였다.
· 모형 P : 예측값이 참값을 중심으로 넓게 흩어져 있으나, 30회 예측의 평균은 참값과 거의 일치한다. 구조가 단순해 계수의 의미를 업무 담당자에게 설명할 수 있다.
· 모형 Q : 30회 예측이 서로 매우 비슷한 값으로 모여 있으나, 그 값이 참값보다 일관되게 높은 쪽으로 치우쳐 있다. 수백 개의 변수와 다층 구조를 사용하여 결과의 근거를 설명하기 어렵다.
- 1모형 P는 예측이 넓게 흩어져 있으므로 정밀도(Precision)가 낮고, 평균이 참값에 가까우므로 정확도(Accuracy) 측면에서는 유리하다고 볼 수 있다.
- 2모형 Q는 예측이 일관되게 모여 있으므로 정밀도는 높지만, 참값에서 한쪽으로 치우쳐 있으므로 정확도는 낮다고 보아야 한다.
- 3모형 Q의 치우침이 특정한 방향으로 일정하게 나타난다면, 그 원인을 찾아 보정할 경우 높은 정밀도를 유지한 채 정확도를 개선할 여지가 있다.
- 4모형 Q는 변수와 구조가 훨씬 복잡하므로 분석 복잡도가 높고, 분석 복잡도가 높다는 것은 곧 그 모형의 정확도가 더 높다는 것을 의미한다.