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채무 불이행 여부 예측 해커톤: 불이행의 징후를 찾아라!

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[Public 1위, Private 4위] 간단한 데이터엔 간단한 접근 Logisticregression모델

2025.03.31 16:09 2,104 조회 language

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Python 언어로 jupyter notebook 환경에서 개발하였습니다. 타겟 컬럼이 0,1로 이진분류 문제이고 간단한 데이터이기에 Logistic regression 모델을 사용하였습니다.
또한 도메인 지식을 활용하여 채무 불이행 여부 예측과 관계없을 것이라 생각되는 컬럼들을 과감하게 Drop 하였습니다. 타겟 컬럼을 확인했을 때 불균형이 크지 않아 따로 SMOTE 하지는 않았습니다. 그리드서치를 통해 하이퍼 파라미터를 찾고 KFold 교차 검증을 사용하여 모델을 학습시켰습니다.

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삼성

2025.03.31 17:44

4위 축하 드립니다. 궁금한 것이 있어서 질문 드립니다. 저렇게 교차검증을 했을 때 마지막 fold의 학습으로만 test_df를 예측하는 것인가요??

코큰개

2025.04.01 09:59

넵 맞슴니다. 앙상블 하셔서 모든 Fold의 평균을 사용하시는게 더 낫습니다. 귀찮아서 안했더니 역시나 Private 점수가 떨어졌어요 ㅎㅎ ;;

삼성

2025.03.31 17:59

답변 감사드립니다~!!

7ucky

2025.03.31 18:07

많은 깨달음 얻고갑니다. 코드 공유해주셔서 감사합니다!

can

2025.04.02 17:53

축하드립니다. 올려주신 내용 잘 보았습니다.
질문을 하나 드리고 싶은데, 데이터 처리를 보면, '연간 소득을 제외한 금액 컬럼 로그 변환' 이라고 해주셨는데 혹시 로그 변환을 시킨 이유에 대해서 여쭤봐도 될까요?

코큰개

2025.04.02 20:11

데이터의 분포를 정규분포에 가깝게 스케일링하기 위함입니다. 예로 연봉은 0~1억인데 월 상환 금액이 0~10만원이면 너무 차이가 크기에 비슷하게 스케일을 조정해야합니다.

alphacookie

2025.04.03 15:26

코드 공유해주셔서 감사합니다. 혹시 로그변환에서 연간 소득을 제외한 이유는 무엇일까요?

코큰개

2025.04.03 15:49

연간소득까지 변환했을 때 성능이 오히려 약간 하락해서 제거했습니다

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