saygpt_logo

데이터 전처리가 모델 정확도에 미치는 영향을 최대화하는 방법

얼죽타인
1,625
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

기억의 지도를 다시 그리다

시험 전날, 밤을 새워 공부했지만 시험장에서는 머릿속이 하얘졌습니다. 열심히 외웠던 내용이 모두 증발한 듯했고, 결과는 ...

마이너 코드에 잠긴 기억 선율은 나의 마음을 움직인다.

비 오는 날, 무심코 흘러나온 피아노 선율 하나가 온 감정을 건드렸던 적 있으신가요? 그날의 저는 그렇게 ‘그리움’을 멜로디...

프롬프트

ChatGPT

자기주도학습, 어떻게 시작하면 좋을까요?

혜린이모드

ChatGPT

촉각이 묻어나는 디지털 캔버스

jaywalker7

ChatGPT

갈등의 벽, 소통으로 허물다

밤하늘속으로

ChatGPT

협상 테이블 위, 신뢰는 어떻게 만들어지는가?

coffeeholic

ChatGPT

연주 전 어떻게 감정을 선택하고 몰입하는 것을 프롬프트로 파악해보세요

minji92

ChatGPT

시험 전날에도 당황하지 않는 ‘최소 노력, 최대 기억’ 학습법

나도몰라요

ChatGPT

무엇이 진짜 버그인가

핑크논리

ChatGPT

질문이 답보다 중요한 이

티끌모아밈

ChatGPT

숫자가 말해주는 당신의 숨겨진 부의 기회

뇌빼고접속

ChatGPT

더 적게 일하고 더 많이 이루기

댓글주술사

ChatGPT

구름 속에서 혁신을 낚아올리다

대충진지함

ChatGPT

일상에서 예술로: 평범함이 특별해지는 순간

어제도오늘도

ChatGPT

데이터로 증명된 개인화 학습의 힘!

초록줄무늬

ChatGPT

절대 실패하지 않는 3가지 투자 전략

말풍선수집가

ChatGPT

이야기가 캐릭터를 만드는가, 캐릭터가 이야기를 만드는가?

푸른하루

ChatGPT

영감의 황무지에서 꽃을 피우다

초코송이단