안녕하세요! Brightics 서포터즈 3기
입니다.
오늘은 DACON 물류 유통량 프로젝트의
모델평가과정에 대해 소개해보도록 하겠습니다!
아직 개인미션 1탄과 2탄, 3탄, 4탄을 안 보셨다면
이번 포스팅의 모델링 과정을 이해하시기 조금 어려우실테니
아래의 링크를 참고해주세요^0^
전체 Flow
오늘 소개해드릴 과정의 전체 Flow는 다음과 같습니다!
지난 포스팅의 전체 Flow에서 아주 살짝 추가됐어요ㅎㅎ
거의 틀린 그림 찾기~
드디어 개인 미션의 끝도 다가와서
오늘 모델평가를 이후
다음 포스팅에서 보고서 작성까지 하면 미션이 끝입니다~~
그렇기 때문에 상단의 Flow가
분석의 Overview라고 생각해주시면 돼요ㅎㅎ
자 그럼 이제 하나씩 설명해드리도록 하겠습니다!!
Evaluate Regression
Brightics studio에는 3가지 Evaluate 함수가 있습니다.
연속형 변수를 위한 Evaluate Regression
범주형 변수를 위한 Evaluate Classification
ranking을 위한 filtering 함수인 Evaluate Ranking Algorithm
이번 미션의 Label Column인 운송장_건수는 연속형 변수이기 때문에
Evaluate Regression를 사용해 모델 평가를 진행해주었습니다!
1) XGB Regression
regression predict를 out_table로 정한 뒤
Label Column은 운송장 건수
Prediction Column은 prediction 열은 선택해주었습니다.
결과는 위와 같습니다...!
절망적이네요 아주 흑흑
Result를 어떻게 봐야할지 모르시겠다면
가장 대표적으로는 mean_absolute_percentage_error
즉, mape 값을 확인하시면 됩니다.
단어를 보시면 아시겠지만
절대적으로 얼만큼의 오차율을 나타내는지를 의미합니다
그렇기 때문에 mape는 낮을 수록 좋은 것입니다.
하지만 제 XGB는 40%라니...ㅎ
물이 반이나 차있네처럼 긍정적으로
40%오차밖에 없네~라고 생각해볼까요?...
2) Random forest Regression
Random forest Regression역시 위와 같은 과정으로
Evaluate Regression 함수를 진행한 뒤
결과를 확인해보면
...! 두둥
이야 mape가 46%네요
하핫...^^
정리
이것으로 오늘 포스팅의 모델평가를 마무리하도록 하겠습니다!
다음 포스팅에서는 개인미션 1~5탄을 종합해
보고서를 작성하는 시간을 가져보도록 하겠습니다^~^
(약간의 tmi)
제가 최근 인생에서 가장 바쁜 시기를 보내느라
포스팅이 이전에 비해 상대적으로 부실한 것도
모델을 더 예쁘게 만들어주지 못한 것도 너무 느껴져서
서포터즈 활동의 마지막 미션인데 아쉬움이 많이 남습니다...
하지만...!
곧 바쁜 일정도 끝날테니
다음 기회에 모델을 조금 더 고도화하면서
분석에서 부족했던 부분을 보완하고
추가 포스팅을 작성하도록 하겠습니다!
그럼 다음 포스팅으로 찾아뵙도록 하겠습니다!!!
감사합니다ㅎㅎ
* 본 포스팅은 삼성SDS Brightics 서포터즈 3기 활동의 일환으로 작성하였습니다.
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