saygpt_logo

데이터 전처리가 모델 정확도에 미치는 영향을 최대화하는 방법

얼죽타인
1,455
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

소액투자 분석 프롬프트

월급쟁이도 부자가 될 수 있다는 말, 믿으시나요?대학 동창 중 한 명이 있었는데, 정말 평범한 회사원이었어요. 월급 300만원...

영어공부 2일차

오늘부로 2일차 영어공부를 하려고 합니다.그새 챗gpt가 절 잊지는 않았는지 걱정부터 앞서네요. 프롬프트 오늘 또 공부하러 ...

프롬프트

ChatGPT

“산만한 당신을 위한, 초집중 학습 환경 조성 프롬프트”

어제도오늘도

ChatGPT

복잡한 데이터도 한눈에! 보고서 마스터 프롬프트

초록줄무늬

ChatGPT

말 한마디로 사람을 사로잡는 프롬프트

말풍선수집가

ChatGPT

나만의 판타지 세계 구축 프롬프트

푸른하루

ChatGPT

“창작의 벽을 넘어서는 마법의 프롬프트”

junho_log

ChatGPT

현명한 투자 전략 프롬프트

감성러버

ChatGPT

아이디어 뿜뿜해지는 아이디어 폭발 프롬프트

혜린이모드

ChatGPT

나만의 학습 설계 프롬프트

생각많은밤

ChatGPT

오래된 코드를 활용하는 프롬프트

jaywalker7

ChatGPT

“생산성 폭발 워크플로우 프롬프트”

밤하늘속으로

ChatGPT

변수 헷갈림 방지 프롬프트! vba 변수 선언 자동화!

coffeeholic

ChatGPT

문서 요약 자동화 프롬프트!!

minji92

ChatGPT

휴대폰으로 찍은 사진이 전시회에 걸리기까지

나도몰라요

ChatGPT

세금으로 날아가던 1000만원을 되찾은 현실적인 절세법

얼죽타인

ChatGPT

“내가 뭘 하고 싶은지 모르겠어요” 방황에서 명확한 목표로(진로상담)

핑크논리

ChatGPT

사용자 100명에서 100만명으로, 서버가 견뎌낸 기적

티끌모아밈