월세가 얼마일지 예측해줘

누구나 볼 수 있는 공개 기록입니다. 읽기 전용.

사용자의 요구

월세가 얼마일지 예측해줘

대화

1. ML 엔지니어 650행, 8개 항목을 읽었습니다. 답의 기준은 ‘월세_만원’ 열로 잡았습니다. 아래에서 맞는지 확인해 주세요.
2. 질문한 사람 월세가 얼마일지 예측해줘
3. ML 엔지니어 요청 원문으로 확인되지 않은 해석이 있어, 확인된 내용만 남겨 다시 정리하고 있습니다. 학습은 아직 시작하지 않았습니다.
4. ML 엔지니어 요청 원문으로 확인되지 않은 해석이 있어, 확인된 내용만 남겨 다시 정리하고 있습니다. 학습은 아직 시작하지 않았습니다.
5. ML 엔지니어 월세_만원을 목표로 하는 회귀 작업으로 계획했습니다. 입력은 스키마의 안전한 특징 열 전체를 사용하고, 행 단위 예측에 r2 지표, iid_feature_groups_60_20_20_v1 분할, 특징 그룹 단위 평가, 모델 산출물 제공을 제안합니다. 다음 행동은 이 계획을 DECISION.json에 기록하는 것입니다.
6. 질문한 사람 답의 기준은 ‘월세_만원’ 열이야
7. ML 엔지니어 요청 원문으로 확인되지 않은 해석이 있어, 확인된 내용만 남겨 다시 정리하고 있습니다. 학습은 아직 시작하지 않았습니다.
8. ML 엔지니어 월세_만원 열을 목표로 하는 회귀 작업으로 계획했습니다. 입력은 스키마의 안전한 특징 전체를 사용하고, 예측 단위는 행, 평가 단위는 특징 그룹, 지표는 r2, 분할은 iid_feature_groups_60_20_20_v1, 결과 제공은 model로 제안합니다. 다음 행동은 이 결정을 DECISION.json에 기록하는 것입니다.
9. ML 엔지니어 첫 모델을 만듭니다. 여러 방법을 시험해 가장 나은 것을 고르고, 마지막에 처음 보는 데이터로 한 번 더 확인합니다.
10. ML 엔지니어 하네스 기본 후보를 시험했습니다. 설명력(R²) 0.954. 지금까지 가장 좋습니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
11. ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. 현재 기준선은 고정된 기본 설정의 히스토그램 그래디언트 부스팅이라 학습률·조기 종료만 조정해도 일반화가 개선될 여지가 있습니다. 전처리와 특징은 그대로 두고 모델 설정만 바꾸는 실험이 한 번의 시도로 검증 가능해 예산 안에서 가장 근거 있는 다음 단계입니다.
12. ML 엔지니어 후보 2번을 시험했습니다. 설명력(R²) 0.952. 이전 후보가 더 좋아 그대로 둡니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
13. ML 엔지니어 점수가 오르지 않아 방향을 다시 봅니다. 같은 방향을 반복하지 않고, 남은 예산으로 다른 방법을 시험할지 지금까지 가장 좋은 후보로 마칠지 정합니다.
14. ML 엔지니어 가장 좋은 후보로 마무리합니다. 에이전트의 마지막 판단을 확인할 수 없어 시험을 멈췄습니다. 비용 기록은 그대로 둡니다. 지금까지 가장 좋은 후보만 처음 보는 데이터로 최종 확인합니다.
15. ML 엔지니어 최종 확인을 마쳤습니다. 모델이 학습에 쓰지 않은 데이터에서 설명력(R²) 0.952입니다. 아래 보관된 모델 카드에서 이 결과로 예측을 시험해 볼 수 있습니다.
16. 질문한 사람 왜 이 점수가 나왔어?
17. ML 엔지니어 최종 확인 점수는 학습에 쓰지 않은 데이터 130건에서 설명력(R²) 0.952, 즉 95.2%입니다. 이 모델은 하네스가 만든 기본 모델로, 중앙값·최빈값 대체와 순서형 코드, 고정 설정의 히스토그램 그래디언트 부스팅을 씁니다. 점수에 가장 크게 영향을 준 입력은 전용면적_㎡(값을 섞으면 R²가 1.5154 떨어짐)이고, 다음이 동네(0.3317), 건물연식(0.0472), 역까지_km(0.0329) 순입니다. 다만 영향이 크다고 해서 그것이 점수의 원인이라는 뜻은 아닙니다.
18. 질문한 사람 어떤 항목이 결과에 가장 큰 영향을 줬어?
19. ML 엔지니어 점수에 가장 크게 영향을 준 입력은 전용면적_㎡로, 값을 섞으면 개발 데이터 설명력(R²)이 1.5154 떨어집니다. 다음은 동네(0.3317), 건물연식(0.0472), 역까지_km(0.0329) 순입니다. 다만 영향이 크다고 해서 그것이 점수의 원인이라는 뜻은 아닙니다.
20. 질문한 사람 전용면적_㎡ 63, 동네 상계, 건물연식 11이면 결과가 어떻게 나와?
21. ML 엔지니어 전용면적_㎡ 63, 동네 상계, 건물연식 11로 읽었습니다. 보관된 모델로 직접 예측한 결과입니다 (말하지 않은 항목은 빈 값으로 넣었습니다): 1) 건물연식=11, 동네=상계, 전용면적_㎡=63 → 월세_만원: 124.31
22. 질문한 사람 이 모델 믿고 써도 돼?
23. ML 엔지니어 최종 확인 점수는 학습에 쓰지 않은 데이터 130건에서 설명력(R²) 0.952, 즉 95.2%입니다. 이 모델은 하네스가 만든 기본 모델로, 중앙값·최빈값 대체와 순서형 코드, 고정 설정의 히스토그램 그래디언트 부스팅을 씁니다. 참고로 에이전트가 만든 후보도 있었지만 개발 데이터 점수가 0.9519로 이 모델(0.954)보다 낮아 선택되지 않았습니다. 점수는 참고 지표일 뿐이므로 실제 사용 전에는 직접 확인해 보시길 권합니다.
24. 질문한 사람 더 좋게 만들 수 있어?
25. ML 엔지니어 이 대화에서 바로 재학습이나 새 평가를 실행할 수는 없습니다. 다만 왼쪽 '+ 새 작업'으로 다른 데이터 파일을 쓰면 새 모델을 만들 수 있고, 이미 쓴 같은 파일은 평가 데이터가 섞이지 않도록 다시 쓸 수 없습니다. 참고로 에이전트가 만든 후보는 개발 데이터 점수 0.9519로 하네스 기본 모델(0.954)보다 낮아 선택되지 않았습니다.
26. 질문한 사람 결과를 엑셀로 받을 수 있어?
27. ML 엔지니어 엑셀 파일로 바로 내보내는 기능은 없습니다. 대신 대화 아래 '보관된 모델' 카드의 '예측해보기'에서 한 건 직접 입력, JSON, 또는 CSV·JSON 파일(최대 100건, 2MB)로 예측하고 결과를 표로 볼 수 있습니다. 같은 카드의 '모델·소스 받기'로 학습된 전처리·모델 파일과 학습 소스, 실행 안내를 zip 으로 내려받을 수 있습니다.