saygpt_logo

데이터 전처리가 모델 정확도에 미치는 영향을 최대화하는 방법

얼죽타인
1,486
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

거절당한 37번의 지원서, 그리고 마침내 찾은 비밀

처음 예술가로서 독립했을 때가 떠오르네요. 월세도 밀리고, 작업실 보증금도 없는 상황에서 "예술 창작 지원금이라도 받아야...

안전한 레거시 시스템 탈출 프롬프트

"이 시스템 건드리면 뭔가 터질 것 같아요." 20년 된 레거시 시스템을 보며 모든 개발자가 하는 말이에요. 새로운 기능을 추...

프롬프트

ChatGPT

부의 보이지 않는 지도

푸른하루

ChatGPT

비판적 사고: 혼란한 시대의 필수 생존 기술

말풍선수집가

ChatGPT

잊을 수 없는 이야기의 비밀

초록줄무늬

ChatGPT

가상 팀의 보이지 않는 연결고리

어제도오늘도

ChatGPT

레거시 코드의 숨겨진 보물: 기술 부채를 자산으로 바꾸는 연금술

대충진지함

ChatGPT

천재는 태어나는 것이 아니라, 올바른 방식으로 배워지는 것이다

댓글주술사

ChatGPT

당신의 뇌는 상자 밖에서 생각하도록 설계되지 않았다

뇌빼고접속

ChatGPT

사용자가 눈치채지 못하는 디자인이 최고의 디자인이다

핑크논리

ChatGPT

마감을 정복하는 자, 세상을 정복한다

나도몰라요

ChatGPT

보이지 않는 벽을 무너뜨리는 법

나도몰라요

ChatGPT

좌절을 혁신의 연료로 바꾸는 비밀

얼죽타인

ChatGPT

오픈소스가 세상을 바꾸는 방식

핑크논리

ChatGPT

경계를 넘는 사고

티끌모아밈

ChatGPT

창작의 빈 공간이 주는 선물

뇌빼고접속

ChatGPT

행복 지수를 높이는 숨겨진 자산들

댓글주술사

ChatGPT

학습 혁신, 교육 기술, 지식 구조화 지식의 지도: 어떻게 배움의 풍경을 탐험할 것인가

대충진지함