배달이 얼마나 걸릴지 예측해줘

누구나 볼 수 있는 공개 기록입니다. 읽기 전용.

사용자의 요구

배달이 얼마나 걸릴지 예측해줘

대화

ML 엔지니어 700행, 7개 항목을 읽었습니다. 답의 기준은 ‘배달_소요시간_분’ 열로 잡았습니다. 아래에서 맞는지 확인해 주세요.
질문한 사람 배달이 얼마나 걸릴지 예측해줘
ML 엔지니어 요청 원문으로 확인되지 않은 해석이 있어, 확인된 내용만 남겨 다시 정리하고 있습니다. 학습은 아직 시작하지 않았습니다.
ML 엔지니어 배달 소요시간(분)을 예측하는 회귀 작업으로 계획했습니다. 입력은 주문번호를 제외한 안전한 특징 열 전체를 사용하고, 한 주문 행 단위로 예측하며, 특징 그룹 단위로 평가합니다. 지표는 r2, 분할은 iid_feature_groups_60_20_20_v1, 결과 제공은 model로 제안합니다. 다음 행동은 이 결정을 기록한 뒤 호스트가 연결한 등록 조건에 따라 학습·평가를 진행하는 것입니다.
질문한 사람 답의 기준은 ‘배달_소요시간_분’ 열이야
ML 엔지니어 배달 소요시간(분)을 예측하는 회귀 작업으로 계획했습니다. 정답 열은 '배달_소요시간_분'이며, 주문번호는 식별자로 보고 입력에서 제외하고 나머지 안전한 특징 열 전체를 입력으로 사용합니다. 예측 단위는 행, 평가 단위는 특징 그룹, 지표는 r2, 분할은 iid_feature_groups_60_20_20_v1, 결과 제공은 model로 제안합니다. 주문시각이 수치형으로 주어져 시간 순서 의존성이 드러나지 않으므로 시간 분리 없이 행 독립(IID) 가정으로 진행하며, 지원 정책상 시간·개체 기반 분리는 불가하다는 한계를 보존합니다. 추가로 확인할 모호한 작업 항목은 없습니다.
ML 엔지니어 첫 모델을 만듭니다. 여러 방법을 시험해 가장 나은 것을 고르고, 마지막에 처음 보는 데이터로 한 번 더 확인합니다.
ML 엔지니어 하네스 기본 후보를 시험했습니다. 설명력(R²) 0.798. 지금까지 가장 좋습니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. 기준선은 고정 설정의 단일 부스팅 모델이라 거리·범주·시간대 상호작용을 충분히 활용하지 못합니다. 파생 특징과 범주 원-핫 인코딩, 소규모 하이퍼파라미터 탐색으로 r2 개선을 시도합니다.
ML 엔지니어 후보 2번을 시험했습니다. 설명력(R²) 0.816. 지금까지 가장 좋습니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
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.
ML 엔지니어 최종 확인을 마쳤습니다. 모델이 학습에 쓰지 않은 데이터에서 설명력(R²) 0.76입니다. 아래 보관된 모델 카드에서 이 결과로 예측을 시험해 볼 수 있습니다.
질문한 사람 왜 이 점수가 나왔어?
ML 엔지니어 최종 확인 점수는 학습에 쓰지 않은 데이터 140건에서 설명력(R²) 0.76이 나왔습니다. 이 모델은 하네스가 만든 기본 모델이 아니라 에이전트가 만든 후보(t2)이고, 개발 데이터 점수는 0.816이었습니다. 어떤 항목이 결과에 영향을 줬는지는 개발 데이터 140건에서 항목 값을 섞었을 때 점수가 얼마나 떨어지는지로 측정했는데, 거리_km가 1.2424로 가장 컸고 비_여부 0.1884, 주문시각 0.115, 메뉴수 0.0447, 지역 0.004 순이었습니다. 다만 영향이 크다고 해서 그것이 원인이라는 뜻은 아닙니다.
질문한 사람 어떤 항목이 결과에 가장 큰 영향을 줬어?
ML 엔지니어 개발 데이터 140건에서 항목 값을 섞었을 때 점수가 얼마나 떨어지는지로 측정했을 때, 거리_km가 1.2424로 가장 컸습니다. 그다음은 비_여부 0.1884, 주문시각 0.115, 메뉴수 0.0447, 지역 0.004 순이었고 주문번호는 0.0이었습니다. 다만 영향이 크다고 해서 그것이 원인이라는 뜻은 아닙니다.
질문한 사람 거리_km 1.5, 비_여부 아니오, 주문시각 18이면 결과가 어떻게 나와?
ML 엔지니어 거리_km 1.5, 비_여부 아니오, 주문시각 18로 읽었습니다. 보관된 모델로 직접 예측한 결과입니다 (말하지 않은 항목은 빈 값으로 넣었습니다): 1) 거리_km=1.5, 비_여부=아니오, 주문시각=18 → 배달_소요시간_분: 24.744131724143127
질문한 사람 이 모델 믿고 써도 돼?
ML 엔지니어 최종 확인 점수는 학습에 쓰지 않은 데이터 140건에서 설명력(R²) 0.76이고, 개발 데이터 점수는 0.816이었습니다. 이 모델은 하네스가 만든 기본 모델이 아니라 에이전트가 만든 후보(t2)입니다. 다만 이 점수들은 이 데이터에서의 성능일 뿐이라, 실제 배달 상황에 그대로 믿고 쓰기에는 한계가 있습니다. 재학습이나 새 평가는 이 대화에서 바로 실행되지 않으니, 필요하면 왼쪽 '+ 새 작업'으로 다른 데이터 파일을 써서 새 모델을 만들어 보는 방법을 제안할 수 있습니다.
질문한 사람 더 좋게 만들 수 있어?
ML 엔지니어 재학습이나 새 평가는 이 대화에서 바로 실행되지 않습니다. 다만 왼쪽 '+ 새 작업'으로 다른 데이터 파일을 써서 새 모델을 만들어 보는 방법을 제안할 수 있습니다. 이미 쓴 같은 파일은 평가 데이터가 섞이지 않도록 새 작업에 다시 쓸 수 없습니다.
질문한 사람 결과를 엑셀로 받을 수 있어?
ML 엔지니어 엑셀 파일로 바로 내보내는 기능은 없습니다. 대신 대화 아래 '보관된 모델' 카드의 '예측해보기'에서 한 건 직접 입력하거나 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 수도 있습니다.