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# 왜 로깅한 것보다 데이터 포인트가 적게 보이나요?

`Step`이 아닌 다른 X-axis를 기준으로 메트릭을 시각화하면 데이터 포인트가 더 적게 보일 수 있습니다. 메트릭이 동기화된 상태를 유지하려면 동일한 `Step`에 로깅되어야 합니다. W\&B는 샘플 간을 보간할 때 동일한 `Step`에 로깅된 메트릭만 샘플링합니다.

<div id="log-related-metrics-together">
  ## 관련 메트릭 함께 로깅하기
</div>

관련 메트릭이 동일한 `Step`에 맞춰지도록 하려면 메트릭을 하나의 `log()` call에 묶어 로깅하세요. 예를 들어, 다음과 같이 하지 말고:

```python theme={null}
import wandb
with wandb.init() as run:
    run.log({"Precision": precision})
    ...
    run.log({"Recall": recall})
```

단일 Call을 사용하세요:

```python theme={null}
import wandb
with wandb.init() as run:
    run.log({"Precision": precision, "Recall": recall})
```

`step` 파라미터를 수동으로 제어하려면 코드에서 메트릭을 동기화하세요:

```python theme={null}
with wandb.init() as run:
    step = 100  # 예시 step 값
    # 동일한 step에서 Precision과 Recall을 로깅
    run.log({"Precision": precision, "Recall": recall}, step=step)
```

메트릭이 같은 `step`에 로깅되고 함께 샘플링되도록, 두 `log()` 호출에서 `step` 값이 동일하게 유지되도록 하세요. `step` 값은 각 호출마다 단조롭게 증가해야 합니다. 그렇지 않으면 W\&B가 `step` 값을 무시합니다.

***

<Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[Experiments](/ko/support/models/tags/experiments)</Badge><Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[메트릭](/ko/support/models/tags/metrics)</Badge>