백엔드
그리드서치로 랜덤포레스트 튜닝하기
두줄요약
항공권 예약 데이터를 활용해 랜덤 포레스트 분류 모델을 구축하고 GridSearchCV로 튜닝했습니다. 불균형 데이터 처리와 특성 중요도 분석을 통해 정확도보다 F1 개선을 확인했습니다.
핵심 내용
- 항공권 예약 데이터로 랜덤 포레스트 분류 모델을 구축하는 전 과정
- 수치형 변수 시각화, 범주형 변수 원-핫 인코딩, 학습/테스트 분리, SMOTE 오버샘플링
- 초기 성능 평가 후 GridSearchCV로 하이퍼파라미터를 튜닝하고 특성 중요도를 해석
- 정확도보다 재현율·정밀도·F1 개선에 초점을 둔 모델 개선 사례