saygpt_logo

데이터 전처리가 모델 정확도에 미치는 영향을 최대화하는 방법

얼죽타인
1,338
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

비판적 사고: 혼란한 시대의 필수 생존 기술

하버드 교육연구소의 최근 보고서는 충격적인 사실을 밝혔습니다. 학생들의 85%가 정보를 검증 없이 수용하며, 67%는 복잡한 ...

회의는 짧게, 성과는 크게!

오늘도 끝나지 않는 회의에 갇혀 계신가요? 한 스타트업의 팀장은 주 4회, 매번 2시간씩 진행되던 회의로 인해 실제 업무 시...

프롬프트

ChatGPT

음악 앨범 설명문도 프롬프트로 완성

세이링

ChatGPT

내 MBTI 성격 하나로 진로 고민, 인간관계, 자기소개까지 한 번에 정리한 썰

TMI탐험가

ChatGPT

PPT 디자인, 매번 처음부터 만들던 내가 ChatGPT 덕분에 ‘템플릿 장인’이 된 사연

세이링

ChatGPT

유튜브 어떤 주제로 만들까? 유튜브 주제 무한 생성하기

헤엄치는생각

ChatGPT

요즘 면접 트렌드, 면접 준비

순간포착러

ChatGPT

매뉴얼도 결국 사람 말로 써야 한다

반응속도5G

ChatGPT

기능이 좋긴 한데 뭔가 아쉽다고 느낄 때 쓰는 방식

세이선생

ChatGPT

유튜브 제목, 설명 고민 제로! 프롬프트 하나면 끝!

칭찬봇입니다

ChatGPT

gpt 사주 이렇게 봐보세요

수줍은개발자

ChatGPT

기획안 시작할 때 뼈대부터 이렇게 잡습니다

세이튜터

ChatGPT

아스키 아트 이모지 만들기 (｡•̀ᴗ-)✧

알고싶은사람

ChatGPT

회의록, 그냥 받아적지 말고 이렇게 설계하세요

세이링

ChatGPT

빅데이터로 트렌드 예측하기

나도몰라요

ChatGPT

머릿속 1,000개의 아이디어를 어떻게 현실로 만들까?

혜린이모드

ChatGPT

나만의 색깔을 찾아 떠나는 여정 – 어떻게 개인 브랜드를 명확하게 정의할 수 있을까?

핑크논리

ChatGPT

공부 미루는 습관 고치는 법..

뇌빼고접속