시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?
정보 누출은 학습·평가 파일을 분리하는 것만으로 모두 막히지 않습니다. 자료를 가공하고 모형을 선택하는 전체 과정에서 경계를 지켜야 합니다.
그림에서 무엇을 볼까요?
학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.
LTCT 예시는 학습 자료, 조정 자료, 최종 평가 자료를 세 칸으로 나눕니다. 학습 자료로 모형을 만들고 조정 자료로 변수나 설정을 선택합니다. 최종 평가 자료는 그 선택이 끝난 뒤 사용합니다. 최종 결과를 본 다음 모형을 바꾸면 그 자료를 더 이상 완전히 새로운 평가로 취급하기 어렵습니다.
예를 들어 한 학생의 답안 10개가 있고 아홉 개는 학습, 하나는 평가에 들어갔다면, 결과는 “새 학생을 평가하는 능력”과 다를 수 있습니다. 같은 학생의 말투와 반복된 풀이를 알아본 효과가 포함될 수 있기 때문입니다. 새 학생에 대한 성능이 목표라면 학생 단위 분리를 고려해야 합니다.
함께 확인할 점
이 글은 공개 논문의 방법론을 설명하며 원문의 재현 실험 코드를 다시 실행하지 않았습니다. 조사된 분야 전체에서의 오류 발생률을 추정하지 않습니다.
어떤 정보 사용이 누출인지는 주장하는 활용 환경에 달려 있습니다. 동일 인물의 기록을 썼다는 사실만으로 언제나 잘못이라고 단정하지 않습니다.
생각해 볼 질문
최종 시험 점수를 보고 설정을 고쳤다면, 같은 자료로 다시 얻은 점수를 그대로 새 성능이라고 발표해도 될까요?
