Kaggle 대회에서 public leaderboard와 private leaderboard를 분리하는 이유

Kaggle 대회에서 public leaderboard와 private leaderboard를 분리하는 이유는 여러 가지가 있습니다. 이 구분은 주로 공정하고 정확한 모델 평가를 보장하고, 모델의 일반화 능력을 측정하기 위해 사용됩니다. 여기에 주요 이유들을 소개합니다:

1. 오버피팅 방지: 대회 참가자들이 public leaderboard의 점수를 향상시키기 위해 지나치게 튜닝하는 것을 막습니다. 이런 행위는 모델이 public leaderboard의 특정 데이터에 과적합되어 실제 세계 데이터에서의 성능이 저하될 수 있습니다. private leaderboard는 참가자들이 볼 수 없는 별도의 데이터 세트로, 모델이 실제로 얼마나 잘 일반화되는지를 평가합니다.

2. 실제 성능 평가: private leaderboard는 public leaderboard에서 사용되지 않은 데이터로 구성됩니다. 이렇게 함으로써, 모델이 새로운 데이터에 얼마나 잘 작동하는지 보다 정확하게 평가할 수 있습니다. 이는 모델의 실제 세계 성능을 보다 정확히 반영합니다.

3. 공정한 경쟁 유지: public leaderboard에 지속적으로 순위가 표시되기 때문에, 참가자들은 자신의 모델이 다른 참가자들에 비해 어느 정도 성능을 내는지 알 수 있습니다. 그러나 최종 순위는 private leaderboard 결과에 따라 결정되므로, 모든 참가자가 공정한 기회를 가질 수 있습니다. 이는 누구도 최종 순위를 미리 알 수 없기 때문에 경쟁을 더욱 흥미진진하게 만듭니다.

4. 리더보드 셔플링 (Leaderboard Shakeup): 대회 종료 시 public leaderboard와 private leaderboard 간의 순위 변동을 의미합니다. 이는 참가자들이 최종 결과를 예측할 수 없게 만들어 경쟁의 긴장감을 유지합니다.

5. 학습 자료 제공: 대회가 끝난 후, private leaderboard를 통해 참가자들은 자신의 모델이 어떤 데이터에서 잘 작동하지 않는지 파악하고, 이를 바탕으로 모델을 개선할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이렇게 public과 private leaderboard를 구분함으로써 Kaggle은 참가자들에게 실제적인 데이터 과학 문제 해결 경험을 제공하며, 이론적인 지식과 실제 적용 능력을 동시에 향상시킬 수 있는 기회를 제공합니다.