saygpt_logo

데이터 전처리가 모델 정확도에 미치는 영향을 최대화하는 방법

얼죽타인
1,345
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

채용도 자동화로 끝내시고 칼퇴하세

인사팀에서 채용 시즌이 다가오면 늘 비슷한 고민이 생기더라고요. 채용 공고부터 지원자 관리, 면접 일정 조율까지 할 일이 ...

데이터가 말하는 고객의 마음

오늘날 마케팅 전략의 성패는 이전과 달라졌습니다. 고객의 마음을 사로잡기 위해 화려한 광고만으로는 부족한 시대가 되었죠...

프롬프트

ChatGPT

영감이 찾아오지 않는 순간들

생각많은밤

ChatGPT

働きたくなるような職場にするための職場環境改善プロンプト

jaywalker7

ChatGPT

회의는 짧게, 성과는 크게!

초코송이단

ChatGPT

로그인 방식이 달라도 결국은 하나의 계정인듯

반응속도5G

ChatGPT

나만 이상하게 나와? 지브리로 이쁘게 만드는 방법

마감은내일

ChatGPT

Monitor fair distribution of work prompts

coffeeholic

ChatGPT

Prompts to uncover hidden task automation opportunities

푸른하루

ChatGPT

작은 습관이 만드는 부의 연쇄반응

티끌모아밈

ChatGPT

질문이 답보다 중요한 이유: 사고력 혁명

나도몰라요

ChatGPT

전문가처럼 판단하는 기술

어제도오늘도

ChatGPT

일의 우선순위를 정하면 일 잘한다는 소리 들음..진짜(1000%)

coffeeholic

ChatGPT

데이터 홍수 속 진실 찾기 프롬프트

뇌빼고접속

ChatGPT

당신의 업무가 180도 바뀌는 순간

minji92

ChatGPT

시간이 부족하다고 느끼신다면?

생각많은밤

ChatGPT

버그를 잡기 위한 버그: 테스트 자동화의 숨겨진 비밀

나도몰라요

ChatGPT

하루 30분으로 평생 기억하는 학습법!

junho_log