준비된 과제와 연결된 데이터를 확인하고 첫 기준 모델을 만들…
누구나 볼 수 있는 공개 기록입니다. 읽기 전용.
사용자의 요구
준비된 과제와 연결된 데이터를 확인하고 첫 기준 모델을 만들어줘.
대화
- ML 엔지니어 36,171행과 17개 항목을 읽었습니다. 첨부한 자료와 요청을 함께 확인합니다. 데이터를 살펴보거나 궁금한 내용을 물어볼 수 있습니다. 아직 모델 학습은 시작하지 않았습니다.
- 질문한 사람 준비된 과제와 연결된 데이터를 확인하고 첫 기준 모델을 만들어줘.
- 질문한 사람 예측할 결과 항목은 "정기예금가입"입니다. 이 항목으로 모델을 만들어주세요.
- ML 엔지니어 등록된 과제(bank-trial)와 연결된 데이터를 확인했습니다. 정기예금가입을 맞히는 분류 모델로, 허용된 입력 열만 사용하고 통화시간초는 제외하며 balanced_accuracy로 평가하는 첫 기준 모델 계획을 세웠습니다. 아직 학습이나 평가는 실행하지 않았습니다.
- ML 엔지니어 예측할 결과 항목을 "정기예금가입"으로 정하고, 등록된 과제(bank-trial)의 허용 입력 열만 사용하는 분류 기준 모델 계획을 세웠습니다. 아직 학습이나 평가는 실행하지 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. 균형 정확도 73.5%. 지금까지 가장 좋습니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
- ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. 기준 모델은 하네스 기본 템플릿으로 튜닝되지 않았고, 소수 클래스 재현율이 낮아 개선 여지가 있습니다. 학습 데이터 21,758행과 CPU 2코어, 90초 한도에서 확률 보정과 임계값 탐색이 충분히 실행 가능합니다.
- ML 엔지니어 후보 2번을 시험했습니다. 균형 정확도 73.8%. 지금까지 가장 좋습니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
- ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. 현재 최고 후보(t2)는 balanced_accuracy 0.738로 기준 모델(t1, 0.735)을 소폭 앞섰지만, 소수 클래스 재현율이 0.609에 머물고 예측 비율이 실제보다 높아 개선 여지가 있습니다. 클래스 가중치 제거와 모델 복잡도 축소, 임계값 재탐색을 결합한 다음 실험을 제안합니다.
- ML 엔지니어 후보 3번을 시험했습니다. 균형 정확도 72.7%. 이전 후보가 더 좋아 그대로 둡니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
- ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. t2가 최고 점수(0.7380)지만 소수 클래스 재현율이 0.609로 낮아 개선 여지가 있습니다. t3의 복잡도 축소 방향은 점수를 낮췄으므로, 소수 클래스 재현율을 직접 높이는 비용 민감 학습으로 다음 실험을 제안합니다.
- ML 엔지니어 후보 4번을 시험했습니다. 균형 정확도 73.1%. 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 다음에 시험할 방법을 정했습니다. 현재 최고 후보(t2, balanced_accuracy 0.7380)를 유지한 채, 소수 클래스 재현율을 직접 겨냥하는 다른 모델 계열로 전환하는 실험을 제안합니다. t3·t4에서 임계값·가중치 조정이 재현율을 오히려 낮춘 관측이 있어 같은 방향을 반복하지 않습니다.
- ML 엔지니어 후보 5번을 시험했습니다. 균형 정확도 67.3%. 이전 후보가 더 좋아 그대로 둡니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다. 방향을 바꾼 후보도 이전 최선을 넘지 못해 이전 최선을 그대로 둡니다.
- ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. 현재 최고 후보 t2(0.7380)를 유지한 채, 아직 시도되지 않은 두 모델 계열 결합으로 소수 클래스 재현율 개선을 한 번 더 검증합니다.
- ML 엔지니어 후보 6번을 시험했습니다. 균형 정확도 72.4%. 이전 후보가 더 좋아 그대로 둡니다. 최종 확인은 마지막에 처음 보는 데이터로 합니다.
- ML 엔지니어 다음에 시험할 방법을 정했습니다. 현재 최고는 t2(0.7380)이고 최근 t6(0.7244)는 개선되지 않았습니다. 소수 클래스 재현율을 직접 겨냥하는 부스팅 계열로 바꾸고 임계값을 재탐색하는 실험을 제안합니다.
- ML 엔지니어 후보 7번을 시험했습니다. 균형 정확도 73.8%. 지금까지 가장 좋은 후보와 같은 점수입니다. 같은 점수일 때의 규칙에 따라 이 후보를 기준으로 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 가장 좋은 후보로 마무리합니다. 에이전트가 후보 7개를 시험한 뒤 더 시험하지 않기로 했습니다. 남은 예산 9,998,952원 중 40원을 최종 확인에 씁니다. 지금까지 가장 좋은 후보만 처음 보는 데이터로 최종 확인합니다.
- ML 엔지니어 최종 확인을 마쳤습니다. 모델이 학습에 쓰지 않은 데이터에서 균형 정확도 73.6%입니다. 아래 보관된 모델 카드에서 이 결과로 예측을 시험해 볼 수 있습니다.