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. 아직 학습은 시작하지 않았고, 이제 준비된 데이터 기준으로 계획을 세웠습니다.
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) 0.952. 지금까지 가장 좋습니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. 하네스 기본 모델은 튜닝되지 않은 고정 설정이라, 학습률·반복수·리프 수를 조정한 개선 실험을 제안합니다.
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. t2 튜닝은 기준선 t1보다 낮았습니다. 같은 방향을 반복하지 않고, 원-핫 인코딩과 다른 모델 계열로 특징 표현을 바꾼 실험을 제안합니다.
ML 엔지니어 후보 3번을 시험했습니다. 설명력(R²) 0.938. 이전 후보가 더 좋아 그대로 둡니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
ML 엔지니어 판단 형식을 바로잡습니다. 에이전트가 낸 판단이 형식 검증을 통과하지 못해, 무엇이 틀렸는지 알려주고 한 번 다시 쓰게 합니다.
ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. 기준 t1(r2=0.9521)이 아직 가장 좋고, 튜닝한 부스팅 t2(0.9467)와 원-핫 랜덤포레스트 t3(0.9384) 모두 이를 넘지 못했습니다. 같은 단일 모델 계열을 반복하는 대신, 서로 다른 계열 두 모델을 평균내는 앙상블을 시도해 남은 격차를 줄여보겠습니다.
ML 엔지니어 후보 4번을 시험했습니다. 설명력(R²) 0.95. 이전 후보가 더 좋아 그대로 둡니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. t4의 동일 가중 평균이 기준선을 넘지 못했으므로, 더 강한 HGB 쪽에 가중치를 준 혼합을 시도합니다.
ML 엔지니어 후보 5번을 시험했습니다. 설명력(R²) 0.952. 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 9,056원 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) 0.961입니다. 아래 보관된 모델 카드에서 이 결과로 예측을 시험해 볼 수 있습니다.