모델 검증 과정에서 편향 탐지와 오류 분석을 어떻게 진행하나요?

모델 검증에서 전체 정확도가 높아도 특정 그룹에서 예측이 편중되는 걸 발견한 경험이 있었습니다. 인턴 프로젝트에서 고객 이탈 예측 모델을 만들었는데, 전체 지표는 괜찮았지만 특정 연령대에서 실제 이탈자를 거의 잡지 못하는 것을 세그먼트별로 나눠보고 나서야 발견했습니다. 그 시점까지 전체 지표만 보고 있었던 것이 문제였습니다. 그 이후로는 검증 단계에서 그룹별 지표를 기본 리포트에 포함하는 방식으로 바꿨습니다.

세그먼트 성능 표를 전체 지표 옆에 나란히 두는 것이 편향을 발견하는 데 효과적이었습니다. 전체 지표의 뒤에 숨은 그룹 차이를 보는 것이 검증의 핵심이라는 걸 그때 배웠습니다. 지금은 모델 검증 시 그룹별 분해 리포트를 기본으로 작성합니다.