로우코드 AI

152

로우코드 AI

사기 거래를 예측하는 능력이 가장 중요하므로 범주

1

([그림

5

-

19

]에 강조 표시됨)을 클릭하

여

AutoML

이 설정한 테스트 데이터셋에서의 모델 수행 능력을 확인합니다. 모델 학습에는 무

작위성이 포함된 과정들이 있어서 결과가 [그림

5

-

19

]와 완전히 일치하지는 않을 수 있습니다.

그림

5-19

fraud

_

detection

모델에 대한 평가 지표

‘신뢰도 임곗값’을 조절하는 슬라이더 컨트롤러에 주목하세요. 이 값을 바꿔가며 정밀도와 재현

율에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다. 가령 사기 거래로 의심되는 거래 중 최대

50

%

가 실제로는 합법적일 수도 있다고 판단하여, 이를 확인할 자원을 확보하고자 한다고 가정해

보죠. [그림

5

-

19

]에 표시된 모델에서

50

% 정밀도에 해당하는 임곗값은

0

.

06

입니다. 즉, 모델

이 사기 가능성을

6

% 이상이라고 예측하는 경우, 사기일 수도 있다고 판단하고 이를 확인하는

절차를 수행해야 한다는 것입니다. 이때 재현율은

95

.

2

%로,

20

건의 사기 거래 중

1

건만 놓칠

수 있다는 의미입니다.

최적의 신뢰도 임곗값은 비즈니스 요구 사항과 목표에 따라 달라지므로 정답은 없습니다.

5.4.5

모델의 특징 중요도

UI

에서 ‘모든 라벨’을 클릭한 다음, 페이지 하단으로 내려가 보면 해당 모델의 특징 중요도를 ...