F1 점수F1 Score

두 숫자로는 줄을 세울 수 없어요

정밀도와 재현율을 함께 보는 것이 원칙이지만, 실제로 일하다 보면 하나로 줄여야 하는 순간이 와요. 후보 모델 열 개 중 어느 것을 쓸지 정할 때, 설정을 바꿔 가며 어느 쪽이 나아졌는지 볼 때가 그래요.

한쪽이 오르고 한쪽이 내린 두 후보는 두 숫자만으로는 우열을 가릴 수 없어요. 한 점수로 합쳐 두면 그 자리에서 줄을 세울 수 있어요. F1 점수가 평가표 맨 끝 열에 자주 올라오는 이유예요.

그냥 평균을 내면 안 되는 이유

정밀도 100퍼센트에 재현율 0퍼센트인 모델을 떠올려 보세요. 확실한 하나만 골라내고 나머지 전부를 놓친 모델이에요. 아무 쓸모가 없는데도 두 값을 더해 반으로 나누면 50점이 돼요.

F1 점수는 이런 일이 생기지 않게 합쳐요. 두 값 중 낮은 쪽이 결과를 훨씬 강하게 끌어당겨서, 한쪽이 0에 가까우면 합친 점수도 0에 가까워져요. 방금 그 모델의 F1 점수는 0이에요.

이렇게 합치는 방식을 조화평균이라고 불러요. 한쪽 바퀴만 팽팽한 수레에는 후한 점수를 주지 않고, 두 바퀴가 함께 팽팽할 때만 점수를 주는 계산이에요.

두 값이 비슷할 때 가장 높아요

같은 두 값을 더해도 F1 점수는 다르게 나와요. 90퍼센트와 30퍼센트인 모델보다, 60퍼센트와 60퍼센트인 모델의 점수가 더 높아요.

이 성질 덕분에 F1 점수는 한쪽으로 치우친 모델을 자동으로 걸러 줘요. 점수를 올리려면 잘하는 쪽을 더 밀어붙이는 것보다 못하는 쪽을 끌어올리는 편이 훨씬 빠르거든요. 개선 방향을 알려 주는 나침반 노릇도 하는 셈이에요.

합친 점수가 가려 버리는 것

편리한 만큼 잃는 것도 분명해요. F1 점수 0.6이라는 값만 봐서는 정밀도가 낮은지 재현율이 낮은지 알 수 없어요. 고쳐야 할 방향이 정반대인데 점수는 같게 나와요.

그래서 실제 평가표에는 세 숫자를 함께 적어요. 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수. 합친 점수로 후보를 추리고, 남은 후보는 원래 두 값을 펼쳐 놓고 고르는 순서가 안전해요.

한쪽에 무게를 더 실을 수도 있어요

놓치는 것이 훨씬 아픈 일이라면 재현율에 무게를 더 얹어 합칠 수 있어요. 반대로 헛걸음이 더 아프면 정밀도 쪽에 무게를 얹고요. 무게를 어느 쪽에도 싣지 않고 똑같이 본 것이 F1 점수예요.

이름 뒤에 붙는 숫자가 그 무게를 가리켜요. 숫자가 커질수록 재현율 쪽을 무겁게 보고, 작아질수록 정밀도 쪽을 무겁게 봐요. 어느 것을 쓸지는 놓쳤을 때와 헛걸음했을 때 중 무엇이 더 큰 손해인지가 정해요.