머신러닝 모델 성능 저하의 주범, 클래스 불균형 해결: 언더샘플링 전략

핵심 기술: 심각한 클래스 불균형 문제를 겪는 머신러닝 모델, 특히 고객 이탈 예측에서 발생하는 불균형을 해결하기 위한 효과적인 전략으로 언더샘플링(Undersampling)을 제시합니다.

기술적 세부사항:
* 문제 정의: 고객 이탈 예측에서 소수 클래스(이탈 고객)의 비율이 매우 낮아(10-15%), 모델이 다수 클래스(유지 고객)에 편향되어 예측하는 현상 발생.
* 데이터 불균형 비율: 14.5:1 (유지 고객 14.5명당 이탈 고객 1명).
* 해결 전략: 소수 클래스 오버샘플링 대신 다수 클래스 언더샘플링을 적용.
* resample 함수를 사용하여 다수 클래스(non-churners)를 소수 클래스(churners)와 동일한 샘플 수(646개)로 줄임.
* 샘플링 후 전체 데이터를 재결합하고 무작위로 섞어(shuffle) 학습 데이터셋 구성.
* 최종 데이터셋은 646명의 이탈 고객과 646명의 비이탈 고객으로 완벽하게 균형 잡힘.
* 언더샘플링의 장점:
1. 합성 데이터 생성으로 인한 잠재적 오염 없이 원본 데이터의 품질 유지.
2. 평가 지표(예: 정확도)가 실제 모델 성능을 더 잘 반영함.
3. 모델이 각 클래스의 대표적인 예시로부터 학습하여 일반화 성능 향상.
* 구현 및 결과:
* 정교한 데이터 파이프라인 및 특징 공학(기간 계산, 성별 원-핫 인코딩 등) 적용.
* AdaBoost Classifier를 활용하여 모델 학습 및 예측.
* 최종 모델 성능: AdaBoost (89.08%), Random Forest (87.39%), Decision Tree (86.97%), K-Nearest Neighbors (86.55%), Voting Classifier (82.77%), SVM (74.79%), Logistic Regression (73.53%).

개발 임팩트: 클래스 불균형 문제를 효과적으로 해결함으로써 모델의 편향을 줄이고 실제 예측 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히 고객 이탈 예측과 같이 불균형 데이터셋이 흔한 도메인에서 높은 정확도를 달성하는 데 기여합니다.

커뮤니티 반응: 글의 끝에서 독자들에게 SMOTE, 언더샘플링 또는 다른 기법에 대한 질문을 던지며 활발한 커뮤니티 논의를 유도합니다.