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!!