모델 하나 만들어줄래

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모델 하나 만들어줄래

대화

질문한 사람 모델 하나 만들어줄래
ML 엔지니어 800행과 6개 항목을 읽었습니다. 첨부한 자료와 요청을 함께 확인합니다. 데이터를 살펴보거나 궁금한 내용을 물어볼 수 있습니다. 아직 모델 학습은 시작하지 않았습니다.
질문한 사람 모델 하나 만들어줄래
ML 엔지니어 무엇을 예측할지는 아직 말씀하지 않으셨어요. 데이터를 보면 '사용량_kwh' 열을 예측하는 것으로 보여요. '사용량_kwh'로 진행할까요? 다른 열을 예측하려면 그 열 이름을 알려주세요. 학습은 아직 시작하지 않았습니다.
질문한 사람 좋아요, 그렇게 해주세요
ML 엔지니어 네, '사용량_kwh'를 예측하는 모델로 진행할게요. 다만 지금은 계획만 세운 상태이고 학습은 아직 시작하지 않았습니다.
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) 0.951. 지금까지 가장 좋습니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. 기본 템플릿은 이 데이터에 맞춰 조정된 것이 아니고 결측이 없어 대체 단계가 불필요하므로, 같은 부스팅 계열을 데이터에 맞게 조정해 개선을 시도합니다.
ML 엔지니어 후보 2번을 시험했습니다. 설명력(R²) 0.947. 이전 후보가 더 좋아 그대로 둡니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. t2가 기본보다 낮아 부스팅 튜닝 방향은 근거가 약해졌습니다. 같은 데이터에서 매끄러운 비선형 모델로 방향을 바꿔 기본 성능을 넘길 수 있는지 확인하겠습니다.
ML 엔지니어 후보 3번을 시험했습니다. 설명력(R²) -9.97. 이전 후보가 더 좋아 그대로 둡니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. t3의 커널 릿지가 gamma 설정 문제로 붕괴한 것으로 보여, 같은 계열을 명시적 gamma·alpha로 다시 시도합니다.
ML 엔지니어 후보 4번을 시험했습니다. 설명력(R²) -9.52. 이전 후보가 더 좋아 그대로 둡니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. t1(0.9514)이 최고 성능이고 t2~t4는 모두 개선에 실패했습니다. 커널 릿지의 붕괴는 gamma·alpha 설정 문제로 진단되므로, t1 구조를 유지하면서 커널 폭과 정규화를 데이터 스케일에 맞춘 한 번의 개선 실험을 제안합니다.
ML 엔지니어 후보 5번을 시험했습니다. 설명력(R²) -9.52. 이전 후보가 더 좋아 그대로 둡니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
ML 엔지니어 점수가 오르지 않아 방향을 다시 봅니다. 같은 방향을 반복하지 않고, 남은 예산으로 다른 방법을 시험할지 지금까지 가장 좋은 후보로 마칠지 정합니다.
ML 엔지니어 판단 형식을 바로잡습니다. 에이전트가 낸 판단이 형식 검증을 통과하지 못해, 무엇이 틀렸는지 알려주고 한 번 다시 쓰게 합니다.
ML 엔지니어 가장 좋은 후보로 마무리합니다. 에이전트가 후보 5개를 시험한 뒤 더 시험하지 않기로 했습니다. 남은 예산 9,084원 중 40원을 최종 확인에 씁니다. 지금까지 가장 좋은 후보만 처음 보는 데이터로 최종 확인합니다.
ML 엔지니어 최종 확인을 마쳤습니다. 모델이 학습에 쓰지 않은 데이터에서 설명력(R²) 0.956입니다. 아래 보관된 모델 카드에서 이 결과로 예측을 시험해 볼 수 있습니다.