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순위를 잘 매기면 확률도 정확할까?

예측모형 해설은 순위를 가르는 판별력과 예측확률·관찰빈도의 일치인 보정이 서로 다른 성능이라고 강조합니다.

Calibration: the Achilles heel of predictive analytics

정책 뒤 수치가 떨어지면 정책 효과라고 말해도 될까?

반환 누락이 정책 직전 46개에서 42개로 줄었다는 전후 차이 −4와, 기존 +2 추세를 연장한 48개 대비 직후 간격 −6을 구분합니다.

점수를 합격·불합격으로 자르면 정보도 그대로 남을까?

같은 열 점수를 50·60·70점에서 자르면 통과율은 70%·40%·20%로 바뀌지만 원래 평균 58점과 사람 사이 거리는 그대로임을 확인합니다.

사람에게 같은 그림인데 AI 판단은 왜 달라질까?

16칸 중 같은 한 칸 변화도 위치에 따라 출력이 유지되거나 뒤집히는 규칙으로, 무작위 흔들림과 의도적 취약성 검사를 구분합니다.

상관계수가 0이면 관계가 없는 걸까?

같은 다섯 점에서 Pearson 상관계수와 산점도 모양을 나란히 읽어, 0의 의미와 숨은 비선형 관계를 구분합니다.