이 데이터로 뭘 할 수 있어?

누구나 볼 수 있는 공개 기록입니다. 읽기 전용.

사용자의 요구

이 데이터로 뭘 할 수 있어?

대화

  1. 질문한 사람 이 데이터로 뭘 할 수 있어?
  2. ML 엔지니어 750행과 6개 항목을 읽었습니다. 첨부한 자료와 요청을 함께 확인합니다. 데이터를 살펴보거나 궁금한 내용을 물어볼 수 있습니다. 아직 모델 학습은 시작하지 않았습니다.
  3. 질문한 사람 이 데이터로 뭘 할 수 있어?
  4. ML 엔지니어 데이터 요청에 답했습니다. 상세 내용은 작업 소유자에게만 표시됩니다.
  5. 질문한 사람 일매출을 예측하는 모델 만들어줘
  6. ML 엔지니어 일매출_만원 열을 예측하는 모델을 만들 수 있습니다. 매장코드·지역·요일·프로모션·기온을 입력으로 쓰고, 회귀 지표인 r2로 평가하는 계획을 세웠습니다. 아직 학습이나 평가는 실행하지 않았습니다.
  7. ML 엔지니어 첫 모델을 만듭니다. 여러 방법을 시험해 가장 나은 것을 고르고, 마지막에 처음 보는 데이터로 한 번 더 확인합니다.
  8. ML 엔지니어 하네스 기본 후보를 시험했습니다. 설명력(R²) 0.797. 지금까지 가장 좋습니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
  9. ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. 기준 모델은 하네스가 만든 고정 템플릿이고 아직 모델이 직접 조정한 시도가 없습니다. 범주형 4개 열을 임의의 순서 코드로 바꾸는 부분이 성능을 제한할 가능성이 커서, 원-핫 인코딩과 정규화로 개선 실험을 제안합니다.
  10. ML 엔지니어 후보 2번을 시험했습니다. 설명력(R²) 0.809. 지금까지 가장 좋습니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
  11. ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. 현재 최고 모델(t2, r2=0.8090)은 450행·5열의 작은 데이터에 비해 복잡한 부스팅 앙상블이라 과적합 가능성이 있습니다. 같은 원-핫 인코딩을 유지하되 더 단순하고 규제가 강한 모델로 검증 성능이 개선되는지 확인하는 실험이 남아 있습니다.
  12. ML 엔지니어 후보 3번을 시험했습니다. 설명력(R²) 0.734. 이전 후보가 더 좋아 그대로 둡니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
  13. ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. t3에서 선형 모델은 과소적합(0.7336)이었고, t2의 부스팅 모델은 450행 소표본에서 과적합 가능성이 있습니다. 같은 원-핫 인코딩을 유지하되 부스팅 복잡도만 낮춰 두 방향 사이를 검증합니다.
  14. ML 엔지니어 후보 4번을 시험했습니다. 설명력(R²) 0.812. 지금까지 가장 좋습니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
  15. ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. 현재 최고 모델(t4, r2=0.8122)은 원-핫 인코딩을 유지한 채 부스팅 복잡도만 줄인 상태입니다. 450행·5개 특성(수치 1개, 범주형 4개)에서는 원-핫 확장이 희소해져 범주 신호를 충분히 담지 못할 수 있으므로, 학습 폴드 내에서만 계산하는 아웃오브폴드 타깃 인코딩으로 같은 부스팅 구조를 다시 시험합니다.
  16. ML 엔지니어 후보 5번을 시험했습니다. 설명력(R²) -0.43. 이전 후보가 더 좋아 그대로 둡니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
  17. ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. t5의 타깃 인코딩은 크게 실패했지만, t4의 원-핫 확장이 450행에서 범주 신호를 희소하게 만든다는 가설은 아직 검증되지 않았습니다. 원-핫 대신 HistGradientBoosting의 네이티브 범주형 분할을 쓰는 실험을 t4 기반으로 제안합니다.
  18. ML 엔지니어 학습 코드가 실행 중 오류를 냈습니다. 기록은 남겨 두고, 고칠 수 있는 오류인지 확인합니다. 아직 점수는 없습니다.
  19. ML 엔지니어 에이전트가 오류를 고칩니다. 오류 내용을 보고 코드를 다시 써서 같은 조건으로 다시 시험합니다. 예산과 평가 방식은 그대로입니다.
  20. ML 엔지니어 가장 좋은 후보로 마무리합니다. 이미 시험한 코드와 같아 다시 학습하지 않았습니다. 지금까지 가장 좋은 후보만 처음 보는 데이터로 최종 확인합니다.
  21. ML 엔지니어 최종 확인을 마쳤습니다. 모델이 학습에 쓰지 않은 데이터에서 설명력(R²) 0.797입니다. 아래 보관된 모델 카드에서 이 결과로 예측을 시험해 볼 수 있습니다.