saygpt_logo

데이터 전처리가 모델 정확도에 미치는 영향을 최대화하는 방법

얼죽타인
1,430
0 0
이상치(outlier)가 모델 성능을 저하시키는 문제로 고민하고 있었습니다. 특히 금융 데이터셋에서 극단값들이 예측 정확도를 15% 이상 떨어뜨리고 있었죠. 기존 접근법으로는 중요한 패턴까지 제거되어 비즈니스 인사이트를 놓치는 딜레마에 빠져있었습니다.
/*
  • 이 문제를 해결하기 위해 GPT에게 더 정교한 데이터 전처리 파이프라인을
  • 구축하는 방법을 질문했습니다. 아래 프롬프트를 사용했습니다. */

프롬프트

복사
다음 특성을 가진 금융 데이터셋의 이상치 처리를 위한 파이프라인을 데이터분석 전문가 입장에서 설계해주세요:

- 데이터셋: [데이터셋 이름] (행: [행 수], 열: [열 수])
- 목표변수: [타겟 변수명] (예측하려는 값)
- 문제유형: [분류/회귀]
- 이상치 특성: [현재 관찰된 이상치 패턴 설명]
- 비즈니스 컨텍스트: [데이터의 비즈니스적 의미와 이상치가 가질 수 있는 중요성]
다음 요구사항을 충족하는 파이프라인을 설계해주세요:
1. 통계적으로 이상치이지만 비즈니스적으로 중요한 패턴은 보존할 것
2. 각 변수별 특성에 맞는 다양한 이상치 탐지 기법 적용
3. 이상치 처리 전후 모델 성능 비교 방법
4. 파이프라인 구현을 위한 파이썬 코드 스켈레톤 제공

이상치 처리 방법론, 적용 기준, 예상되는 효과를 단계별로 설명해주세요.
기존의 단순 표준편차 기반 필터링 대신, 변수별 특성을 고려한 다양한 접근법을 조합했습니다. 금융 거래 금액에는 로버스트 스케일링을, 빈도 데이터에는 분위수 기반 캡핑을, 시계열 데이터에는 롤링 윈도우 기반 이상치 탐지를 적용했죠.
특히 가장 효과적이었던 방법은 이상치를 단순 제거하는 대신 '플래그'를 추가하는 접근법이었습니다. 모델이 이상치 여부를 특성으로 학습할 수 있게 된 것이죠. 또한 도메인 전문가의 지식을 반영하여 비즈니스적으로 중요한 이상값들은 별도 카테고리로 분류했습니다.
최종적으로 모델 정확도는 기존 대비 23% 향상되었고, 특히 사기 탐지와 같은 중요 케이스에서의 재현율(recall)이 35%나 개선되었습니다. 무엇보다 중요한 비즈니스 패턴을 보존하면서도 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있었죠.
목록

댓글 작성

기억은 왜 새어나가는 걸까요?”

시험 전날 밤샘 공부를 해본 경험, 다들 있으시죠? 교재를 읽고 또 읽었는데, 막상 시험지를 받아들면 모든 내용이 머릿속에...

내 것이라고 주장할 수 있는 것과 증명할 수 있는 것은 다르다

몇 년 전 상속 문제로 골치를 앓았던 적이 있어요. 분명히 할아버지께서 물려주신 땅인데, 막상 서류를 찾아보니 소유권 이전...

프롬프트

ChatGPT

웹툰 스토리 완성 프롬프트

대충진지함

ChatGPT

매력적인 캐릭터 탄생 프롬프트

어제도오늘도

ChatGPT

개인 맞춤 작곡 프롬프트

초록줄무늬

ChatGPT

업무자동화 스크립트 프롬프트

말풍선수집가

ChatGPT

소액투자 분석 프롬프트

푸른하루

ChatGPT

웨딩 다이어트 성공 프롬프트

초코송이단

ChatGPT

특수부대 합격 프롬프트

junho_log

ChatGPT

텐션 폭발 프롬프트

감성러버

ChatGPT

내신 점수 혁신 프롬프트

혜린이모드

ChatGPT

한식 레시피 창작 프롬프트

생각많은밤

ChatGPT

컴활2급 전략 프롬프트

jaywalker7

ChatGPT

맞춤형 타자연습 프롬프트

밤하늘속으로

ChatGPT

코드 분석 프롬프트

coffeeholic

ChatGPT

회의록 정리 프롬프트

minji92

ChatGPT

공을 부르는 학습 계획 프롬프트

나도몰라요

ChatGPT

배드민턴 실력, 정체기 극복 프롬프트

얼죽타인