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저는 결국 STACKING으로 갔습니다.
안녕하세요, 세아아부지입니다.
lightgbm 하나로 버텼는데, 등수가 거의 20등대로 밀리더라구요.
파생변수 좀 더 신경써봤는데 한계가 있었습니다.
모형 하나 더 만들어서 쌓았더니, 겨우겨우 10등 안으로 들어왔네요.
그래도 틈틈이 변수 중요도 같은걸 확인하고 있는데요,
변수 중요도 체크 하시는 분들은 아시겠지만, "18"이라는 숫자가 자주 보입니다.
그런데 아이러니하게도 이 숫자는 "불편 예지"보다는 "불편 처리"와 더 관련이 있어보이네요.
일반적인 이탈예측모형은 특정 시점까지의 데이터를 주고
"이 중에 누가 나갔을까요?"를 묻게 됩니다.
당연히 이탈 고객은 이탈 시점부터 데이터가 쌓이지 않게되는데요,
이 문제의 경우 불만 제기 이후의 데이터도 쌓이다 보니 어쩔 수 없이 "불편 처리"와 관련된 변수들이 모형에서 중요한 역할을 할 수 밖에 없는 것 같습니다.
그래서 더더욱 2차 평가를 염두에 둔, 시점에 대한 고민이 필요할 것 같습니다.
얼마 남지 않았지만 모두 좀 더 힘내봅시다!!
항상 좋은 정보 감사드려요!! 많은 도움 받고 있습니다
좋은 정보 감사 드립니다.
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10등 입성을 축하드립니다! 좋은 정보 나눠주셔서 다시 한번 감사드려요!