Python을 이용한 실전 머신러닝 (1)

In [640]:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

%matplotlib inline

In [641]:

product = pd.read_csv('01Product.csv') 
search_1 = pd.read_csv('02Search.csv')
search_2 = pd.read_csv('03Search.csv')
cust = pd.read_csv('04Custom.csv')
session = pd.read_csv('05Session.csv')
master = pd.read_csv('06Master.csv')

1. 데이터 선정 배경 및 분석 목표

1-1. 데이터 선정 배경

먼저, 이 데이터는 2018년에 진행되었던 제5회 L-Point Big-Data Competition의 자료입니다. 때문에 개인적인 분석 이외의 목적으로는 활용할 수 없습니다.
당시 이 공모전에 참가하였는데 머신러닝에 대해 무지할 때라 만족스러운 결과를 얻지 못했던 것이 아쉬움으로 남아 이번 과제를 계기로 다시 한 번 다루어보려고 합니다.

1-2. 분석 목표

데이터 셋이 다양하기 때문에 많은 인사이트를 도출할 수 있겠지만, 이번 분석에서는 Session 데이터를 바탕으로 잠재고객을 예측하는 모델을 세워보려고 합니다.
여기서 잠재고객이란, 온라인 페이지에 접속하여 실제 구매를 진행한 고객입니다.
분석에서는 CLNT_ID를 하나의 고객으로 정의하며 Target variable는 구매여부입니다. Feature는 주로 Session Data의 변수를 사용할 예정입니다.

2. 데이터 소개

01.Product

구매가 발생했을 때의 고객 ID 정보와 해당 제품의 정보를 담고 있는 구매내역 데이터. 아쉬운 점은 구매날짜에 대한 데이터가 없다는 것.

CLNT_ID

기기, 디바이스, 브라우저 체제에 따라 다른 방문자로 인식되기 때문에 동일 고객이 여러 개의 CLNT_ID를 가지고 있다고 볼 수 있으나 분석에서는 그냥 이것을 고객 개개인으로 정의함.

SESS_ID

Wep/App에 접속 후 세션이 시작될 때 부여된 고유 ID로 하나의 클라이언트 ID에 여러 개가 발급될 수 있다. Session ID는 다음과 같은 세 가지 경우에 변경될 수 있다.

사이트 간 이동이 있는 경우(닷컴, 마트, 슈퍼...) 세션 재할당
활동이 30분동안 없는 경우 만료.
자정 이후 만료

In [642]:

product

Out[642]:

CLNT_ID

SESS_ID

HITS_SEQ

PD_C

PD_ADD_NM

PD_BRA_NM

PD_BUY_AM

PD_BUY_CT

4139680

7605037

642112

색상:워터멜론

[바비브라운]

39,000

4140076

10189797

570603

색상:BLK0_(BLK0)BLACK|사이즈:120 / 2개

데상트

39,000

4142395

6158159

179538

(not set)

[아베다]

39,000

4144914

7935714

554336

색상:블랙|사이즈:160cm(12~13세) / 1개

아디다스 키즈

39,000

4144917

6406509

190306

5개

데코르테

39,000

...

1048570

949671

5917161

150

164378

색상:navy|사이즈:FREE / 1개

체리코코

51,000

1048571

1037959

4407588

161284

기본:기본

[빌리프]

51,000

1048572

1054284

2134407

92272

기본:기본 / 1개

빌리프

51,000

1048573

1054309

4134018

127

156417

1개

랩시리즈

51,000

1048574

1069766

9721756

599546

색상:블랙|사이즈:55 / 1개

라인

51,000

1048575 rows × 8 columns

02.Search_1

검색어와 그 빈도를 CLNT_ID별로 보여줌.In [643]:

search_1

Out[643]:

CLNT_ID

SESS_ID

KWD_NM

SEARCH_CNT

5607714

7112876

빌리프 아이크림

5607714

4090791

프리메라 마스크팩

5607714

4090791

여성청결제

5612428

1876482

명품가방

5612428

658123

콩순이 아이스크림

...

1048570

6333334

671748

원피스

1048571

6328679

3185795

고공캣

1048572

6328679

3185795

고양이간식

1048573

6328679

3185795

고양이

1048574

6329240

847845

트러플소금

1048575 rows × 4 columns

03.Search_2

검색어와 그 빈도를 날짜별로 보여줌.In [644]:

search_2

Out[644]:

SESS_DT

KWD_NM

SEARCH_CNT

20180407

닥스원피스

20180407

닥터지 브라이트닝

20180407

달팡 인트랄

20180407

대상트

20180407

더블유닷

...

1048570

20180822

보타닉가든 벨머그

1048571

20180822

보호필름

1048572

20180822

복주머니백

1048573

20180822

부라더미싱

1048574

20180822

부부리

1048575 rows × 3 columns

04.Customer

고객 정보를 담고 있는 데이터In [645]:

cust

Out[645]:

CLNT_ID

CLNT_GENDER

CLNT_AGE

4830726

4830874

4830975

4831275

4825325

...

671674

3725302

671675

3725462

671676

3725818

671677

3661812

671678

3661917

671679 rows × 3 columns

05.Session

세션에 대한 데이터로 세션이 발생한 일자와, 페이지 조회건수, 머무른 시간 등에 대한 정보를 담고 있다.In [646]:

session

Out[646]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

SESS_DT

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

DVC_CTG_NM

ZON_NM

CITY_NM

5873599

8641867

20180509

82.0

1,890

mobile

Daejeon

5873599

6616320

20180611

105.0

1,604

mobile

Busan

5873599

5886172

20180624

41.0

632

mobile

Daejeon

5873884

1050889

20180913

160.0

1,035

mobile

Gyeonggi-do

Anyang

5874461

10298270

20180412

13.0

298

mobile

Seoul

...

1048570

2641792

1646940

20180903

168.0

6,510

mobile

Seoul

1048571

2641792

678245

20180919

105.0

2,274

mobile

Seoul

1048572

2641792

5087857

20180707

24.0

286

mobile

Incheon

1048573

2641792

4631909

20180714

57.0

385

mobile

Seoul

1048574

2641871

4005047

20180724

100.0

1,242

mobile

Seoul

1048575 rows × 9 columns

06.Master

상품코드와 해당 상품에 대한 정보를 담고 있는 상품 데이터In [647]:

master

Out[647]:

PD_C

PD_NM

CLAC1_NM

CLAC2_NM

CLAC3_NM

64382

언더아머 남성 UA HG 아머 모크 LS 1289559-001 - 블랙 / MD[95]

스포츠패션

남성일반스포츠의류

남성스포츠티셔츠

62282

여자 플라워덧신 2족선물세트 17403-2set

속옷/양말/홈웨어

여성양말류

여성일반양말

61729

88A2933253배트맨스웨트티 - 블랙 / 130

유아동의류

유아의류상의

영유아티셔츠/탑

61537

닥터마틴 아드리안 블랙, 체리레드 - 02_체리레드 / 250mm(6)

패션잡화

남성화

남성부츠

58820

여성 그레이 스트라이프 퍼프 소매 블라우스 (128865YQ33) - 회색(앤틱실버...

남성의류

남성의류상의

남성남방셔츠

...

847647

400721

[피핀] 클레르 박스 롱티셔츠 103764 - ivory / FREE ◈85564075◈

여성의류

여성의류상의

여성티셔츠/탑

847648

400382

[바니플랫]여성플랫/BNF63011EN - 브라운 / 245 ◈83660832◈

패션잡화

여성화

여성플랫

847649

400197

섀르반 올인원 수영복 (K14D5DM231) - BL/110

시즌스포츠

수영/물놀이

아동수영복

847650

399225

링클플리츠주름밴딩스커트(CFHM1SK8821) - 블랙 / FREE

여성의류

여성의류하의

여성스커트

847651

306289

클라이마쿨 쇼츠 [CX3564] - CX3564(그레이) / M

스포츠패션

남성일반스포츠의류

남성일반스포츠바지

847652 rows × 5 columns

3. Analysis Process

➀ Create Target Variable

➁ Feature Engineering

➂ Missing value and outlier treatment

➃ Visualization

➄ Sampling

➅ Modeling

그럼 분석 시작합니다 ~ ~ ~ Start ~ ~ ~ ~ ~ ! ! !

Step 1. Create Target valriable

가장 중요한 부분으로 이 데이터는 TARGET 값이 존재하지 않기 때문에 직접 만들어주어야 합니다!

1. PRODUCT와 SESSION 데이터 셋을 이용하여 만들 수 있습니다.

SESSION은 LOTTE 계열 홈페이지(롯데마트, 롯데몰, 롯데닷컴...)에 접속한 기록을 담은 데이터 셋이고 PRODUCT는 그 중 구매로 이어진 경우 누가 샀고, 그 상품은 무엇인지에 대한 정보를 담은 데이터 셋입니다.

2. 두 Data Set을 Full join 합니다. (key = CLNT_ID, SESS_ID)

그러면 다음과 같은 세 가지 경우가 생깁니다.

➀ PRODUCT변수와 SESSION 변수 모두 가지고 있는 경우

: 세션 검색 결과가 구매로 이어진 케이스로, 이 경우 class 값을 1(구매O)으로 줌.

➁ SESSION변수는 가지고 있으나 PRODUCT 변수는 가지고 있지 않은 경우

: 세션 검색 결과는 존재하나 구매로 이어지지 않은 케이스로, 이 경우 class 값을 0(구매X)으로 줌.

➂ PRODUCT변수는 가지고 있으나 SESSION 변수는 가지고 있지 않은 경우

: SESSION 데이터를 만들면서 삭제된 케이스로, 이 경우는 어떠한 경우에도 해당되지 않으므로 해당 row를 모두 삭제함.

3. CLNT_ID, SESS_ID는 다음과 같이 정의합니다.

➀ CLNT_ID는 한 고객의 다른 디바이스마다 각각 다르게 부여되나 분석의 편의성을 위해 한 명의 고객으로 가정합니다.

➁ SESS_ID는 다양한 상황에서 바뀔 수 있으나 대부분의 경우에서 SESS_ID가 다른 경우는 다른 날짜에 접속했을 때 였습니다. 따라서 SESS_ID는 같은 고객이지만 상이한 날짜에 접속한 경우로 가정합니다.

➂ 대부분의 경우 다른 CLNT_ID 끼리는 같은 SESS_ID를 가질 수 없으나 가지는 경우도 보임. 따라서 CLNT_ID + SESS_ID의 조합을 기본키로 이용해야 합니다.

4. 최종 Target Variable 목표

각 row는 최종적으로 해당 SESS_ID에서 구매가 이루어졌는지에 대한 정보가 class 0 or class 1로 이루어져 있음.

PRODUCT & SESSION FULL JOIN - SAS SQL 사용

proc sql;
    create table ml.prod_sess_full as
    select b.*, a.*
    from ml.'01PRODUCT'n as a full join ml.'05SESSION'n as b
    on a.clnt_id = b.clnt_id and a.sess_id = b.sess_id;
quit;

In [648]:

#SAS로 JOIN한 데이터를 불러와 prod_sess_full에 저장.
prod_sess_full = pd.read_csv('PROD_SESS_FULL.csv',encoding='cp949')

In [649]:

prod_sess_full #180만개로 늘어났다. 무지막지하다.

Out[649]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

SESS_DT

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

DVC_CTG_NM

ZON_NM

CITY_NM

HITS_SEQ

PD_C

PD_ADD_NM

PD_BRA_NM

PD_BUY_AM

PD_BUY_CT

8.0

6964877.0

7.0

2018-06-06

38.0

366.0

mobile

Gyeonggi-do

Gwangmyeong-si

NaN

25.0

5317297.0

213.0

2018-07-03

33.0

865.0

desktop

Gyeonggi-do

Hwaseong-si

8.0

598634.0

피테로마 때박살:피테로마 때박살 120종

[유씨지]

39800.0

1.0

25.0

6059256.0

204.0

2018-06-21

7.0

99.0

desktop

Gyeonggi-do

Osan-si

8.0

715072.0

(not set)

[이롬]

47000.0

1.0

25.0

8113243.0

160.0

2018-05-18

28.0

1540.0

desktop

Gyeonggi-do

Osan-si

NaN

25.0

9506206.0

111.0

2018-04-25

12.0

242.0

desktop

Gyeonggi-do

Hwaseong-si

NaN

...

1828919

NaN

11.0

636488.0

1개

이니스프리

550.0

1.0

1828920

NaN

31.0

5977.0

1개

본타몰

1600.0

1.0

1828921

NaN

9.0

344451.0

색상:641 오렌지

[디올]

43000.0

1.0

1828922

NaN

9.0

742670.0

색상:토프

[바비브라운]

42000.0

1.0

1828923

NaN

9.0

255120.0

색상:브라운(Brown)/사이즈:235mm

[사뿐(Sappun)]

40900.0

1.0

1828924 rows × 15 columnsIn [650]:

# 접속하여 구매로 이어진 케이스로 class 1으로 지정.
a = prod_sess_full.loc[prod_sess_full['CLNT_ID'].notnull()] #CLNT_ID의 값도 있어야 하고
a = a.loc[a['PD_C'].notnull()] #PRODUCT에만 있는 변수인 PD_C의 값도 있어야 함.

In [651]:

a.shape
#Session, Product 데이터 셋 둘 다 존재하는 row는 40만개. (class 1)

Out[651]:

(403714, 15)

In [652]:

# 접속만 하고 구매로는 이어지지 않은 케이스로 class 0으로 지정.
a = prod_sess_full.loc[prod_sess_full['CLNT_ID'].notnull()]
a = a.loc[a['PD_C'].isnull()]

In [653]:

a.shape
#Session 데이터 셋에는 존재하지만 Product에는 존재하지 않는 row는 78만개.

Out[653]:

(780349, 15)

In [654]:

#Product에만 존재하는 데이터로, 분석에 이용할 수 없으므로 추후 제거함.
prod_sess_full['CLNT_ID'].isnull().sum()

Out[654]:

In [655]:

#따라서 최종적으로 분석에 이용할 데이터는 약 118만개이다. (class 비율은 약 2:1이다.)
prod_sess_full['CLNT_ID'].notnull().sum()

Out[655]:

In [656]:

# 필요없는 row를 삭제합시다. 
# product에만 존재하는 row들을 삭제하는 것은 CLNT_ID가 null이지 않은 row만 불러와 저장한다는 의미와 일맥상통
prod_sess = prod_sess_full.loc[prod_sess_full['CLNT_ID'].notnull()]
prod_sess

Out[656]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

SESS_DT

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

DVC_CTG_NM

ZON_NM

CITY_NM

HITS_SEQ

PD_C

PD_ADD_NM

PD_BRA_NM

PD_BUY_AM

PD_BUY_CT

8.0

6964877.0

7.0

2018-06-06

38.0

366.0

mobile

Gyeonggi-do

Gwangmyeong-si

NaN

25.0

5317297.0

213.0

2018-07-03

33.0

865.0

desktop

Gyeonggi-do

Hwaseong-si

8.0

598634.0

피테로마 때박살:피테로마 때박살 120종

[유씨지]

39800.0

1.0

25.0

6059256.0

204.0

2018-06-21

7.0

99.0

desktop

Gyeonggi-do

Osan-si

8.0

715072.0

(not set)

[이롬]

47000.0

1.0

25.0

8113243.0

160.0

2018-05-18

28.0

1540.0

desktop

Gyeonggi-do

Osan-si

NaN

25.0

9506206.0

111.0

2018-04-25

12.0

242.0

desktop

Gyeonggi-do

Hwaseong-si

NaN

...

1828908

6592524.0

8220549.0

10.0

2018-05-16

75.0

851.0

mobile

Seoul

19.0

813954.0

색상:돌체 비타 / 1개

나스

40000.0

1.0

1828909

6592536.0

61570.0

67.0

2018-09-30

57.0

567.0

mobile

Busan

NaN

1828910

6592536.0

1078369.0

62.0

2018-09-12

50.0

525.0

mobile

Busan

NaN

1828911

6592536.0

1347403.0

57.0

2018-09-08

239.0

1214.0

mobile

Busan

NaN

1828912

6592544.0

8270794.0

1.0

2018-05-15

13.0

105.0

desktop

Gyeonggi-do

Siheung-si

14.0

706193.0

타입:세트

[설화수]

52000.0

1.0

1184063 rows × 15 columns

In [657]:

#target_variable인 class 변수를 만들어봅시다.
#먼저 prod_sess 데이터 셋에 새로운 변수 class를 만들고 일단 1을 할당
prod_sess['class']=1

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:3: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  This is separate from the ipykernel package so we can avoid doing imports until

In [658]:

#PD_C가 null이 아니라면 구매로 이어진 case로 class 값을 1로 할당하며
prod_sess_class_a = prod_sess.loc[prod_sess['PD_C'].notnull()]
prod_sess_class_a['class']=1

#PD_C가 null이라면 구매로 이어지지 않은 case로 class 값을 0으로 할당함.
prod_sess_class_b = prod_sess.loc[prod_sess['PD_C'].isnull()]
prod_sess_class_b['class']=0

#이후 위의 두 개를 합치면~ 짜잔 class 값이 저장되어 있는 최종 데이터 셋 완성!
prod_sess_class = pd.concat([prod_sess_class_a,prod_sess_class_b],axis=0)

import sys

In [659]:

prod_sess_class
#class 값을 할당한 최종 데이터 셋 prod_sess_class!

Out[659]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

SESS_DT

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

DVC_CTG_NM

ZON_NM

CITY_NM

HITS_SEQ

PD_C

PD_ADD_NM

PD_BRA_NM

PD_BUY_AM

PD_BUY_CT

class

25.0

5317297.0

213.0

2018-07-03

33.0

865.0

desktop

Gyeonggi-do

Hwaseong-si

8.0

598634.0

피테로마 때박살:피테로마 때박살 120종

[유씨지]

39800.0

1.0

25.0

6059256.0

204.0

2018-06-21

7.0

99.0

desktop

Gyeonggi-do

Osan-si

8.0

715072.0

(not set)

[이롬]

47000.0

1.0

33.0

10548225.0

2.0

2018-04-07

48.0

1776.0

desktop

Seoul

13.0

605825.0

(not set)

[슈에무라]

49000.0

1.0

56.0

2108568.0

92.0

2018-08-26

44.0

1343.0

mobile

Busan

57.0

425529.0

선택:딥모이 / 1개

비욘드

4500.0

1.0

56.0

2108568.0

92.0

2018-08-26

44.0

1343.0

mobile

Busan

57.0

425529.0

선택:데일리 디펜스 / 1개

비욘드

4500.0

1.0

...

1828904

6592524.0

7212211.0

33.0

2018-06-02

110.0

581.0

mobile

Seoul

NaN

1828905

6592524.0

7235959.0

32.0

2018-06-01

307.0

3493.0

mobile

Seoul

NaN

1828909

6592536.0

61570.0

67.0

2018-09-30

57.0

567.0

mobile

Busan

NaN

1828910

6592536.0

1078369.0

62.0

2018-09-12

50.0

525.0

mobile

Busan

NaN

1828911

6592536.0

1347403.0

57.0

2018-09-08

239.0

1214.0

mobile

Busan

NaN

1184063 rows × 16 columns

Step 2. Feature Engineering

1. 불필요한 변수를 삭제합시다

➀ PRODUCT

CLNT_ID, SESS_ID ROW를 구별하기 위한 변수로 ID이기 때문에 변수에서는 제외한다. ***(삭제)***
HITS_SEQ 히트일련번호. 구매가 일어나기까지 몇 번의 행위가 있었는지에 대한 지표로 분석에 적극응용하려고 했으나 구매를 하지 않은 경우에 대해서는 모두 결측이기 때문에 사용할 수 없다. ***(삭제)*** 추가로 덧붙이자면 HITS_SEQ의 경우 PRODUCT 데이터셋에만 존재하기 때문에 구매하지 않은 경우(class 0)에 대해서는 모두 결측이며 구매한 경우(class 0)에 대해서만 양수의 값을 가짐. 그러므로 분석에 의미가 없다고 판단하여 삭제합니다.
PD_C, PD_ADD_NM, PD_BRA_NM, PD_BUY_NM, PD_BUY_CT 구매한 상품 정보에 대한 데이터. SESSION에는 없기 때문에 삭제하여야 함. ***(삭제)***

➁ SESSION

SESS_SEQ 해당 세션 아이디가 같은 CLNT_ID에 몇 번째로 할당되었는지에 대한 지표로 이 값이 클수록 LOTTE 관련 페이지에 많이 접속했다는 뜻으로 해석할 수 있음.
SESS_DT 날짜는 이 자체로 변수로 이용할 수는 없고 분기 변수로 바꾼 후에 더미화 하여 분석에 사용한다.
TOT_PAG_VIEW_CT, TOT_SESS_HR_V 세션 내 총 페이지 뷰 수와 시간 수로 아주 중요한 변수로 작용
DVC_CTG_NM 기기 유형으로 더미변수로 바꾸어 사용
ZON_NM, CITY_NM 지역에 대한 대분류, 중분류로 더미변수로 변환한들 너무 많아지고 지역이 크게 구매여부에 영향을 미치지 않을거라 판단하여 삭제함 ***(삭제)***

2. 나머지 데이터 셋도 그냥 두긴 아쉽지! 피처 엔지니어링 할 게 있나 보자

➀ SEARCH_1

- KWD_NM : 검색창에 입력한 검색 키워드. 하나의 SESS_ID에도 여러 개가 있을 수 있음. - SEARCH_CNT : 해당 검색어 검색량으로 그 검색 키워드에 대해 롯데 페이지에서 얼마나 깊게 찾아보았는가 정도로 해석할 수 있다. ➜ SESS_ID에 대한 SEARCH_CNT의 합을 구한 SUM_SEARCH를 생성하여 Feature로 이용할 수 있다.

➁ SEARCH_2

날짜별로 해당 검색키워드가 몇 번 검색되었는지에 대한 데이터 셋으로, 나에겐 필요 없으니 여기선 아무것도 하지 않는다.

➂ CUSTOM

고객 정보에 대한 데이터로 GENDER와 연령대는 매우 중요한 변수로 작용할 수 있다. 때문에 이 부분은 JOIN을 통해 feature 데이터 셋에 투입하며 결측치는 적절히 대치할 방안을 찾아보자.

➃ MASTER

PRODUCT 데이터 셋에 있는 PD_C에 대한 자세한 정보를 담고 있는 데이터 셋으로 카테고리를 이용한 분석을 진행할 시 굉장히 유용하겠지만 시간적 한계가 있는 나의 현재 분석에서는 이용하지 않는다.

3. Summary! 그래서 지금 뭘 해야한다고~?

➀ 다음의 불필요한 변수를 삭제하자.

: CLNT_ID, SESS_ID, PD_C, HITS_SEQ, PD_ADD_NM, PD_BRA_NM, PD_BUY_AM, PD_BUY_CT, ZON_NM, CITY_NM 그런데 이때! CLNT_ID, SESS_ID는 추후에 데이터 셋 끼리 join할 때의 중요한 key이므로 모델링 직전에 삭제합니다!

➁ Feature Engineering을 통해 새 변수를 투입하자

SESS_DT : session 날짜로 분기로 바꾼 후에 더미화하자.
DVC_CTG_NM : 세 가지 기기유형에 대한 변수(mobile, desktop, tablet)로 더미화하자.
SEARCH_CNT : SESS_ID를 기준으로 SUM하여 새로운 변수 SEARCH_CNT를 생성하자.

➂ 결측치와 이상치를 확인하자!

: CLNT_GENDER & CLNT_AGE (고객정보) : join 하는 과정에서 결측치가 생길 수 있으니 주의!

1. 필요없는 변수를 삭제하자.

In [660]:

#먼저 위에서 만든 가장 최신의 데이터셋은 prod_sess_class였다.
prod_sess_class

Out[660]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

SESS_DT

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

DVC_CTG_NM

ZON_NM

CITY_NM

HITS_SEQ

PD_C

PD_ADD_NM

PD_BRA_NM

PD_BUY_AM

PD_BUY_CT

class

25.0

5317297.0

213.0

2018-07-03

33.0

865.0

desktop

Gyeonggi-do

Hwaseong-si

8.0

598634.0

피테로마 때박살:피테로마 때박살 120종

[유씨지]

39800.0

1.0

25.0

6059256.0

204.0

2018-06-21

7.0

99.0

desktop

Gyeonggi-do

Osan-si

8.0

715072.0

(not set)

[이롬]

47000.0

1.0

33.0

10548225.0

2.0

2018-04-07

48.0

1776.0

desktop

Seoul

13.0

605825.0

(not set)

[슈에무라]

49000.0

1.0

56.0

2108568.0

92.0

2018-08-26

44.0

1343.0

mobile

Busan

57.0

425529.0

선택:딥모이 / 1개

비욘드

4500.0

1.0

56.0

2108568.0

92.0

2018-08-26

44.0

1343.0

mobile

Busan

57.0

425529.0

선택:데일리 디펜스 / 1개

비욘드

4500.0

1.0

...

1828904

6592524.0

7212211.0

33.0

2018-06-02

110.0

581.0

mobile

Seoul

NaN

1828905

6592524.0

7235959.0

32.0

2018-06-01

307.0

3493.0

mobile

Seoul

NaN

1828909

6592536.0

61570.0

67.0

2018-09-30

57.0

567.0

mobile

Busan

NaN

1828910

6592536.0

1078369.0

62.0

2018-09-12

50.0

525.0

mobile

Busan

NaN

1828911

6592536.0

1347403.0

57.0

2018-09-08

239.0

1214.0

mobile

Busan

NaN

1184063 rows × 16 columnsIn [661]:

prod_sess_del = prod_sess_class.drop(['PD_C', 'HITS_SEQ', 'PD_ADD_NM', 'PD_BRA_NM', 'PD_BUY_AM', 'PD_BUY_CT', 'ZON_NM', 'CITY_NM'], axis=1)
prod_sess_del
#삭제하니까 너무 초라해졌다..... 큼큼........ 어서 빨리 새로운 변수를 넣어야겠다.
#다시 말하지만 CLNT_ID와 SESS_ID는 추후 다른 데이터셋과 join시에 필요하기 때문에 남겨둔다.

Out[661]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

SESS_DT

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

DVC_CTG_NM

class

25.0

5317297.0

213.0

2018-07-03

33.0

865.0

desktop

25.0

6059256.0

204.0

2018-06-21

7.0

99.0

desktop

33.0

10548225.0

2.0

2018-04-07

48.0

1776.0

desktop

56.0

2108568.0

92.0

2018-08-26

44.0

1343.0

mobile

56.0

2108568.0

92.0

2018-08-26

44.0

1343.0

mobile

...

1828904

6592524.0

7212211.0

33.0

2018-06-02

110.0

581.0

mobile

1828905

6592524.0

7235959.0

32.0

2018-06-01

307.0

3493.0

mobile

1828909

6592536.0

61570.0

67.0

2018-09-30

57.0

567.0

mobile

1828910

6592536.0

1078369.0

62.0

2018-09-12

50.0

525.0

mobile

1828911

6592536.0

1347403.0

57.0

2018-09-08

239.0

1214.0

mobile

1184063 rows × 8 columns

2. Feature Engineering

원래 SESS_DT를 이용하여 분기 변수 만들기 였으나 Problem이 발생했음. 왜냐 SESS_DT의 범위는 2018.04~2018.09 사이였기 때문! 이는 분기의 의미가 없으므로 "계절"의 의미를 담는 것이 더 좋을 것이라 판단.

4월, 5월 : 봄
6월, 7월, 8월 : 여름
9월 : 가을

이렇게 더미화 시켜봅시다!In [662]:

type(prod_sess_del['SESS_DT'][0])
#날짜변수가 str형태로 저장되어 있군요! 이를 날짜형식으로 바꾸어 줍시다.

Out[662]:

str

In [663]:

#to_datetime을 이용해 변환하는 중입니다
prod_sess_del['SESS_DT'] = pd.to_datetime(prod_sess_del['SESS_DT'], format='%Y-%m-%d')

In [664]:

type(prod_sess_del['SESS_DT'][0])
#Timestamp 형식으로 바뀌었다!

Out[664]:

pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp

In [665]:

prod_sess_del['SESS_DT_M'] = prod_sess_del['SESS_DT'].dt.month
prod_sess_del['SESS_DT_M']
#month 값을 저장한 새로운 변수 SESS_DT_M 생성!

Out[665]:

1          7
2          6
9          4
10         8
11         8
          ..
1828904    6
1828905    6
1828909    9
1828910    9
1828911    9
Name: SESS_DT_M, Length: 1184063, dtype: int64

In [666]:

#그렇다면 원래 SESS_DT는 버려줍시다
prod_sess_del.drop(['SESS_DT'], axis=1, inplace=True)

In [667]:

prod_sess_del

Out[667]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

DVC_CTG_NM

class

SESS_DT_M

25.0

5317297.0

213.0

33.0

865.0

desktop

25.0

6059256.0

204.0

7.0

99.0

desktop

33.0

10548225.0

2.0

48.0

1776.0

desktop

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

mobile

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

mobile

...

1828904

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

mobile

1828905

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

mobile

1828909

6592536.0

61570.0

67.0

57.0

567.0

mobile

1828910

6592536.0

1078369.0

62.0

50.0

525.0

mobile

1828911

6592536.0

1347403.0

57.0

239.0

1214.0

mobile

1184063 rows × 8 columnsIn [668]:

prod_sess_del['SESS_DT_M'].value_counts()
#MONTH의 분포는 대략 이 정도네요

Out[668]:

5    219316
6    216621
4    208621
7    205816
8    171337
9    162352
Name: SESS_DT_M, dtype: int64

In [669]:

# 이걸 이제 봄, 여름, 가을로 나누어 봅시다.
def vacation(m):
    if m <= 5 : # month가 4, 5인 경우
        return "봄"
    elif m <= 8 : # month가 6, 7, 8인 경우
        return "여름"
    else : # month가 9인 경우
        return "가을"

In [670]:

prod_sess_del['SESS_DT_M'] = prod_sess_del['SESS_DT_M'].apply(vacation)

In [671]:

prod_sess_del['SESS_DT_M'].value_counts()
#변환이 잘 되었다. 위에것과 비교해서 계산해보니 아주아주 잘 변환이 된 것을 볼 수 있었다.

Out[671]:

여름    593774
봄     427937
가을    162352
Name: SESS_DT_M, dtype: int64

In [672]:

prod_sess_dum = pd.get_dummies(prod_sess_del)

In [673]:

prod_sess_dum
#원래도 str이었던 기기유형(DVC_CTG_NM)은 자동으로 변환이 되었고,
#목표했던 계절도 정상적으로 더미화 된 것을 볼 수 있다! 야호~

Out[673]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

25.0

5317297.0

213.0

33.0

865.0

25.0

6059256.0

204.0

7.0

99.0

33.0

10548225.0

2.0

48.0

1776.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

...

1828904

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

1828905

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

1828909

6592536.0

61570.0

67.0

57.0

567.0

1828910

6592536.0

1078369.0

62.0

50.0

525.0

1828911

6592536.0

1347403.0

57.0

239.0

1214.0

1184063 rows × 12 columns

그렇다면 이제 SUM_SEARCH 변수를 새로 생성해봅시다

검색량 변수를 만들기 위해 SEARCH_CNT를 CLNT_ID & SESS_ID를 기준으로 SUM한 SUM_SEARCH 변수 생성 [SUM_SEARCH] 각 SESS_ID에 대한 총 검색량으로 이 값이 높을수록 구매가능성이 높을 것이라 추측.

SAS에서 데이터 핸들링했습니다.

proc sql;
    create table ml.prod_search as
    select CLNT_ID, SESS_ID, sum(SEARCH_CNT) as SUM_SEARCH
    from ml.'02SEARCH'n
    group by CLNT_ID, SESS_ID;
quit;

In [674]:

#SAS에서 만들었던 sum_search 변수가 있는 데이터셋을 불러옴
prod_search = pd.read_csv('prod_search.csv',encoding='cp949')

In [675]:

#prod_search는 다음과 같은 형태. ROW가 너무 적네요 ...
prod_search

Out[675]:

CLNT_ID

SESS_ID

SUM_SEARCH

1156991

8694850

10300429

10548225

2108568

...

444097

6592519

2619413

444098

6592519

6188865

444099

6592519

7284207

444100

6592536

1078369

444101

6592536

1347403

444102 rows × 3 columnsIn [676]:

#이를 위의 prod_sess_dum 변수와 merge함.
prod_search2 = prod_sess_dum.merge(prod_search, on=["CLNT_ID", "SESS_ID"], how="left")
prod_search2

Out[676]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

25.0

5317297.0

213.0

33.0

865.0

NaN

25.0

6059256.0

204.0

7.0

99.0

NaN

33.0

10548225.0

2.0

48.0

1776.0

12.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

...

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

NaN

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

NaN

1184060

6592536.0

61570.0

67.0

57.0

567.0

NaN

1184061

6592536.0

1078369.0

62.0

50.0

525.0

1.0

1184062

6592536.0

1347403.0

57.0

239.0

1214.0

3.0

1184063 rows × 13 columnsIn [677]:

#결과를 출력해봅시다.
print("SUM_SEARCH is not null given class 1", prod_search2[prod_search2["class"] == 1].loc[prod_search2['SUM_SEARCH'].notnull()].shape)
print("SUM_SEARCH is not null given class 0", prod_search2[prod_search2["class"] == 0].loc[prod_search2['SUM_SEARCH'].notnull()].shape)
print("SUM_SEARCH is null given class 1", prod_search2[prod_search2["class"] == 1].loc[prod_search2['SUM_SEARCH'].isnull()].shape)
print("SUM_SEARCH is null given class 0", prod_search2[prod_search2["class"] == 0].loc[prod_search2['SUM_SEARCH'].isnull()].shape)

SUM_SEARCH is not null given class 1 (83562, 13)
SUM_SEARCH is not null given class 0 (138050, 13)
SUM_SEARCH is null given class 1 (320152, 13)
SUM_SEARCH is null given class 0 (642299, 13)

SUM_SEARCH는 ....

sum_search 값은 전체의 18%만 존재함. 즉, SUM_SEARCH는 전체의 82%가 전부 다 결측치...TT
class가 1인 경우 sum_search 값은 20% 존재함.
class가 0인 경우 sum_search 값은 17% 존재함. ==> 불행 중 다행! 그래도 class별 비율은 어느정도 맞다!

But...

외부 사이트(네이버쇼핑 등과 같은 기타 검색 엔진)를 통해 유입된 경우엔 따로 검색이 필요하지 않기 때문에 sum_search 값이 0일 것. 따라서 sum_search 값이 없는 경우는 외부 사이트로부터의 유입이라고 간주하고 검색 기록이 없다는 의미로 사용될 수 있도록 0으로 대치한다!

Step3. Missing value and outlier treatment

In [678]:

#이제 SUM_SEARCH 값의 결측치를 0으로 대치해보자
prod_search2["SUM_SEARCH"] = prod_search2["SUM_SEARCH"].fillna(0)

In [679]:

prod_search2.isnull().sum()
#SUM_SEARCH의 결측값이 모두 없어졌다.

Out[679]:

CLNT_ID                  0
SESS_ID                  0
SESS_SEQ                 0
TOT_PAG_VIEW_CT        114
TOT_SESS_HR_V         5969
class                    0
DVC_CTG_NM_desktop       0
DVC_CTG_NM_mobile        0
DVC_CTG_NM_tablet        0
SESS_DT_M_가을             0
SESS_DT_M_봄              0
SESS_DT_M_여름             0
SUM_SEARCH               0
dtype: int64

In [680]:

prod_search2

Out[680]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

25.0

5317297.0

213.0

33.0

865.0

0.0

25.0

6059256.0

204.0

7.0

99.0

0.0

33.0

10548225.0

2.0

48.0

1776.0

12.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

...

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

0.0

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

0.0

1184060

6592536.0

61570.0

67.0

57.0

567.0

0.0

1184061

6592536.0

1078369.0

62.0

50.0

525.0

1.0

1184062

6592536.0

1347403.0

57.0

239.0

1214.0

3.0

1184063 rows × 13 columns

이제 고객 정보 변수 (CLNT_GNEDER, CLNT_AGE) 를 넣어 봅시다.In [681]:

#고객 정보를 담은 Cust 데이터 셋과 merge
prod_sess_cust = prod_search2.merge(cust, on="CLNT_ID", how="left")
prod_sess_cust

Out[681]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

CLNT_GENDER

CLNT_AGE

25.0

5317297.0

213.0

33.0

865.0

0.0

NaN

25.0

6059256.0

204.0

7.0

99.0

0.0

NaN

33.0

10548225.0

2.0

48.0

1776.0

12.0

NaN

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

...

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

0.0

30.0

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

0.0

30.0

1184060

6592536.0

61570.0

67.0

57.0

567.0

0.0

NaN

1184061

6592536.0

1078369.0

62.0

50.0

525.0

1.0

NaN

1184062

6592536.0

1347403.0

57.0

239.0

1214.0

3.0

NaN

1184063 rows × 15 columnsIn [682]:

prod_sess_cust.isnull().sum()
#Gender와 Age에 Null 값들이 존재한다!! (덤으로 TOT_PAG_VIEW_CT와 TOT_SESS_HR_V도!)

Out[682]:

CLNT_ID                    0
SESS_ID                    0
SESS_SEQ                   0
TOT_PAG_VIEW_CT          114
TOT_SESS_HR_V           5969
class                      0
DVC_CTG_NM_desktop         0
DVC_CTG_NM_mobile          0
DVC_CTG_NM_tablet          0
SESS_DT_M_가을               0
SESS_DT_M_봄                0
SESS_DT_M_여름               0
SUM_SEARCH                 0
CLNT_GENDER           216831
CLNT_AGE              216831
dtype: int64

In [683]:

#클래스 별 결측치 비율을 알아보자
print("CLNT_GENDER is null given class 1", prod_sess_cust[prod_sess_cust["class"] == 1].loc[prod_sess_cust['CLNT_GENDER'].isnull()].shape)
print("CLNT_GENDER is null given class 0", prod_sess_cust[prod_sess_cust["class"] == 0].loc[prod_sess_cust['CLNT_GENDER'].isnull()].shape)
#총 데이터 수를 감안하면 이 정도는 비슷하다고 할 수 있음.

CLNT_GENDER is null given class 1 (84259, 15)
CLNT_GENDER is null given class 0 (132572, 15)

위에서 확인한 네 가지 변수 결측값 대치하기

지금까지 중 가장 어려운 대목이다, 결측값을 무엇으로 바꿔주어야할까?In [684]:

prod_sess_cust

Out[684]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

CLNT_GENDER

CLNT_AGE

25.0

5317297.0

213.0

33.0

865.0

0.0

NaN

25.0

6059256.0

204.0

7.0

99.0

0.0

NaN

33.0

10548225.0

2.0

48.0

1776.0

12.0

NaN

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

...

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

0.0

30.0

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

0.0

30.0

1184060

6592536.0

61570.0

67.0

57.0

567.0

0.0

NaN

1184061

6592536.0

1078369.0

62.0

50.0

525.0

1.0

NaN

1184062

6592536.0

1347403.0

57.0

239.0

1214.0

3.0

NaN

1184063 rows × 15 columns

TOT_PAG_VIEW_CT :: 세션 내의 총 페이지 뷰 수

평균 값으로 대치하되, 클래스 별로 다른 값을 사용하자!In [685]:

prod_sess_class['TOT_PAG_VIEW_CT'].describe()

Out[685]:

count    1.183949e+06
mean     8.799512e+01
std      9.015523e+01
min      1.000000e+00
25%      2.900000e+01
50%      5.700000e+01
75%      1.120000e+02
max      4.990000e+02
Name: TOT_PAG_VIEW_CT, dtype: float64

In [686]:

#class가 1인 경우의 평균 값은 98.082325이다.
prod_sess_cust[prod_sess_cust["class"] == 1]['TOT_PAG_VIEW_CT'].describe()

Out[686]:

count    403668.000000
mean         98.082325
std          99.159731
min           1.000000
25%          31.000000
50%          63.000000
75%         128.000000
max         499.000000
Name: TOT_PAG_VIEW_CT, dtype: float64

In [687]:

#class가 0인 경우의 평균 값은 82.776632이다.
prod_sess_cust[prod_sess_cust["class"] == 0]['TOT_PAG_VIEW_CT'].describe()

Out[687]:

count    780281.000000
mean         82.776632
std          84.653447
min           1.000000
25%          28.000000
50%          54.000000
75%         104.000000
max         499.000000
Name: TOT_PAG_VIEW_CT, dtype: float64

In [688]:

class1_mean = 82.776632
class0_mean = 98.082325

In [689]:

#Class가 1인 데이터만 필터링하여 TOT_PAG_VIEW_CT 결측값을 class1_mean으로 치환
prod_sess_class_1 = prod_sess_cust.loc[prod_sess_cust['class']==1]
prod_sess_class_1['TOT_PAG_VIEW_CT'] = prod_sess_class_1['TOT_PAG_VIEW_CT'].fillna(class1_mean)

#Class가 0인 데이터만 필터링하여 TOT_PAG_VIEW_CT 결측값을 class0_mean으로 치환
prod_sess_class_0 = prod_sess_cust.loc[prod_sess_cust['class']==0]
prod_sess_class_0['TOT_PAG_VIEW_CT'] = prod_sess_class_0['TOT_PAG_VIEW_CT'].fillna(class0_mean)

#그리고 두 개를 합치자!
prod_sess_class = pd.concat([prod_sess_class_1,prod_sess_class_0],axis=0)

In [690]:

prod_sess_class.isnull().sum()
#TOT_PAG_VIEW_CT의 결측치가 모두 사라졌다.

Out[690]:

CLNT_ID                    0
SESS_ID                    0
SESS_SEQ                   0
TOT_PAG_VIEW_CT            0
TOT_SESS_HR_V           5969
class                      0
DVC_CTG_NM_desktop         0
DVC_CTG_NM_mobile          0
DVC_CTG_NM_tablet          0
SESS_DT_M_가을               0
SESS_DT_M_봄                0
SESS_DT_M_여름               0
SUM_SEARCH                 0
CLNT_GENDER           216831
CLNT_AGE              216831
dtype: int64

In [691]:

prod_sess_class

Out[691]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

CLNT_GENDER

CLNT_AGE

25.0

5317297.0

213.0

33.0

865.0

0.0

NaN

25.0

6059256.0

204.0

7.0

99.0

0.0

NaN

33.0

10548225.0

2.0

48.0

1776.0

12.0

NaN

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

...

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

0.0

30.0

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

0.0

30.0

1184060

6592536.0

61570.0

67.0

57.0

567.0

0.0

NaN

1184061

6592536.0

1078369.0

62.0

50.0

525.0

1.0

NaN

1184062

6592536.0

1347403.0

57.0

239.0

1214.0

3.0

NaN

1184063 rows × 15 columns

TOT_SESS_HR_V :: 세션 내 총 시간(단위: 초)

평균 값으로 대치하되, 클래스 별로 다른 값을 사용하자!In [692]:

prod_sess_class['TOT_SESS_HR_V'].describe()

Out[692]:

count    1.178094e+06
mean     1.512021e+03
std      1.553282e+03
min      1.000000e+00
25%      4.360000e+02
50%      1.001000e+03
75%      2.061000e+03
max      2.738400e+04
Name: TOT_SESS_HR_V, dtype: float64

In [693]:

# class 1인 경우의 평균 값은 1718.171140이다.
prod_sess_class[prod_sess_class["class"] == 1]['TOT_SESS_HR_V'].describe()

Out[693]:

count    402127.000000
mean       1718.171140
std        1718.424352
min           1.000000
25%         506.000000
50%        1173.000000
75%        2357.000000
max       27384.000000
Name: TOT_SESS_HR_V, dtype: float64

In [694]:

# class 0인 경우의 평균 값은 1405.188022이다.
prod_sess_class[prod_sess_class["class"] == 0]['TOT_SESS_HR_V'].describe()

Out[694]:

count    775967.000000
mean       1405.188022
std        1448.880524
min           1.000000
25%         407.000000
50%         923.000000
75%        1914.000000
max       25144.000000
Name: TOT_SESS_HR_V, dtype: float64

In [695]:

class1_mean = 1718.171140
class0_mean = 1405.188022

In [696]:

#Class가 1인 데이터만 필터링하여 TOT_SESS_HR_V 결측값을 class1_mean으로 치환
prod_sess_class_1 = prod_sess_class.loc[prod_sess_class['class']==1]
prod_sess_class_1['TOT_SESS_HR_V'] = prod_sess_class_1['TOT_SESS_HR_V'].fillna(class1_mean)

#Class가 0인 데이터만 필터링하여 TOT_SESS_HR_V 결측값을 class0_mean으로 치환
prod_sess_class_0 = prod_sess_class.loc[prod_sess_class['class']==0]
prod_sess_class_0['TOT_SESS_HR_V'] = prod_sess_class_0['TOT_SESS_HR_V'].fillna(class0_mean)

#그리고 두 개를 합치자!
prod_sess_class = pd.concat([prod_sess_class_1,prod_sess_class_0],axis=0)

In [697]:

prod_sess_class.isnull().sum()
#TOT_SESS_HR_V도 결측값이 없어졌다!

Out[697]:

CLNT_ID                    0
SESS_ID                    0
SESS_SEQ                   0
TOT_PAG_VIEW_CT            0
TOT_SESS_HR_V              0
class                      0
DVC_CTG_NM_desktop         0
DVC_CTG_NM_mobile          0
DVC_CTG_NM_tablet          0
SESS_DT_M_가을               0
SESS_DT_M_봄                0
SESS_DT_M_여름               0
SUM_SEARCH                 0
CLNT_GENDER           216831
CLNT_AGE              216831
dtype: int64

CLNT_GENDER :: 고객의 성별

In [698]:

prod_sess_class['CLNT_GENDER'].value_counts()

Out[698]:

F    844339
M    122893
Name: CLNT_GENDER, dtype: int64

CLNT_AGE :: 고객의 연령대

In [699]:

prod_sess_class['CLNT_AGE'].value_counts()

Out[699]:

30.0    421653
40.0    374176
20.0     93024
50.0     65084
60.0      8499
10.0      3283
70.0      1456
80.0        57
Name: CLNT_AGE, dtype: int64

20만개의 결측치를 어떻게 처리할까?

아예 없애버릴까, 아니면 가장 빈번한 값으로 대치할까? 두 방법 다 성에차진 않는다.

성별이 F인 고객과 M인 고객은 각각 어떤 특징을 보이고 있을까? 내 생각에 가장 성별을 잘 구별할 수 있는 특징은 '검색어'인 것 같다. Search 테이블과 Customer 데이터를 join해서 성별 검색어에 어떤 차이가 있는지 알아보자.In [700]:

search_cust = search_1.merge(cust, on="CLNT_ID", how="inner")

In [701]:

search_cust

Out[701]:

CLNT_ID

SESS_ID

KWD_NM

SEARCH_CNT

CLNT_GENDER

CLNT_AGE

5607714

7112876

빌리프 아이크림

5607714

4090791

프리메라 마스크팩

5607714

4090791

여성청결제

5612428

1876482

명품가방

5612428

658123

콩순이 아이스크림

...

836747

6333334

671748

원피스

836748

6328679

3185795

고공캣

836749

6328679

3185795

고양이간식

836750

6328679

3185795

고양이

836751

6329240

847845

트러플소금

836752 rows × 6 columnsIn [702]:

search_cust['CLNT_GENDER'].value_counts()
#여성의 비율이 훨씬 크다.

Out[702]:

F    740554
M     96198
Name: CLNT_GENDER, dtype: int64

In [703]:

search_cust['CLNT_AGE'].value_counts()
#아까랑 비슷하다.

Out[703]:

30    369346
40    332119
20     76787
50     47754
60      6381
10      3364
70       943
80        58
Name: CLNT_AGE, dtype: int64

워드클라우드를 이용해 성별 자주 나오는 검색어는 뭐가 있는지 알아보자!

In [704]:

cust_kwd = search_cust[{'KWD_NM', 'CLNT_GENDER', 'CLNT_AGE'}]
cust_kwd

Out[704]:

KWD_NM

CLNT_GENDER

CLNT_AGE

빌리프 아이크림

프리메라 마스크팩

여성청결제

명품가방

콩순이 아이스크림

...

836747

원피스

836748

고공캣

836749

고양이간식

836750

고양이

836751

트러플소금

836752 rows × 3 columnsIn [705]:

#일단 남자인 경우와 여자인 경우를 나눕시다.
cust_kwd_m = cust_kwd[cust_kwd['CLNT_GENDER']=="M"]['KWD_NM']
cust_kwd_f = cust_kwd[cust_kwd['CLNT_GENDER']=="F"]['KWD_NM']
print(cust_kwd_m.shape)
print(cust_kwd_f.shape)

(96198,)
(740554,)

In [706]:

#전부 다 이용하기는 힘드니까 random sampling합시다!! 
kwd_m_sample = cust_kwd_m.sample(frac=0.3, random_state = 77)
kwd_f_sample = cust_kwd_f.sample(frac=0.04, random_state = 77)
print(kwd_m_sample.shape)
print(kwd_f_sample.shape)
#크기가 비슷해 졌다@@

(28859,)
(29622,)

In [707]:

#워드 클라우드를 이용하기 위해서는 이를 문자열로 반환받아야 합니다. 
kwd_m = list(kwd_m_sample) 
kwd_f = list(kwd_f_sample)
print('M : ', len(kwd_m)) 
print('F : ', len(kwd_f))

M :  28859
F :  29622

In [708]:

#문자열 형태로 묶었습니다. 출력 예시는 다음과 같습니다.
kwd_str_m = ' '.join(kwd_m)
kwd_str_f = ' '.join(kwd_f)
print("[남성 검색어 예시] : \n", kwd_str_m[:100])
print("[여성 검색어 예시] : \n", kwd_str_f[:100])

[남성 검색어 예시] : 
 컬럼비아남성바지 냉장고바지 헬리녹스 제이제이지고트 블라우스 경추베개 에어워크키즈 동글이 강아지방석 키즈텐트 커피 루이가또즈 셔츠 겨울패딩이월 수제쿠키 닉스티셔츠 스타우브 일본사탕 
[여성 검색어 예시] : 
 데쌍트티셔츠 실버 팔찌 드팜 캉캉스커트 비오템옴므 잔스포츠 백팩 골프파우치 여성탐스 티파니바지 에고이스트 엠씨 지오다노 티셔츠 게스키즈 여아 굽네 jj지코트자켓 아디다스 트레이닝

In [709]:

#길이를 출력해보면 위와 다릅니다. 왜인가 했더니 검색어 내의 ' '(space)까지 다른 것으로 인식하기 때문에 늘어난 것이었습니다.
print('M : ', len(kwd_str_m))
print('F : ', len(kwd_str_f))

M :  190183
F :  194655

준비는 끝났으니 워드클라우드를 만들어봅시다!

In [710]:

# pip install wordcloud # 패키지 설치
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator

In [711]:

#그냥 하면 재미 없으니까 스폰지밥 이미지 모양으로 만들어보겠습니다.
from PIL import Image
spon_mask = np.array(Image.open("spon.png"))

이 이미지는 여기에서 다운받았습니다. ==> 귀여운 스폰지밥

남성 검색어 키워드

In [712]:

wc_m = WordCloud(
    background_color="white", 
    max_words=20000, 
    max_font_size=300, 
    font_path='BMDOHYEON_ttf', 
    mask=spon_mask).generate(kwd_str_m)

In [713]:

fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(wc_m, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

남성, 아디다스, 셔츠, 지오다노, 반바지, 라코스테 ..... 와 더불어 여성, 원피스 등의 키워드도 보입니다!

Top20에는 어떤 키워드들이 들어갈까요?

In [714]:

wc_m_top20 = WordCloud(
    background_color="white", 
    max_words=20, 
    max_font_size=300, 
    font_path='BMDOHYEON_ttf', 
    ).generate(kwd_str_m)

In [715]:

wc_m_dict = wc_m_top20.words_ 
wc_m_dict.keys()
#'여성'이 같이 들어가 있는 것이 마음에 걸리지만 일단 넘어갑니다.

Out[715]:

dict_keys(['남성', '나이키', '티셔츠', '여성', '아디다스', '셔츠', '원피스', '바지', '반바지', '남자', '지오다노', '라코스테', '빈폴', '운동화', '반팔티', '반팔', '샌들', '노스페이스', '슬리퍼', '데상트'])

여성 검색어 키워드

In [716]:

wc_f = WordCloud(
    background_color="white", 
    max_words=20000, 
    max_font_size=300, 
    font_path='BMDOHYEON_ttf', 
    mask=spon_mask).generate(kwd_str_f)

In [717]:

fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(wc_f, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

여성, 원피스, 티셔츠, 나이키, 아디다스 기타 등등이 보입니다.

Top20에는 어떤 키워드들이 들어갈까요?

In [718]:

wc_f_top20 = WordCloud(
    background_color="white", 
    max_words=20, 
    max_font_size=300, 
    font_path='BMDOHYEON_ttf', 
    ).generate(kwd_str_f)

In [719]:

wc_f_dict = wc_f_top20.words_ 
wc_f_dict.keys()

Out[719]:

dict_keys(['여성', '원피스', '티셔츠', '남성', '나이키', '블라우스', '아디다스', '샌들', '반바지', '여아', '남아', '팬츠', '지오다노', '바지', '크록스', '스커트', '블루독', '아동', '키즈', '래쉬가드'])

잠깐! 그래서 이걸로 뭘 할 수 있다고~?

우리는 CLNT_GENDER와 CLNT_AGE의 결측값을 대치할 방법을 찾고 있었습니다.
저는 성별로 검색어 특징의 차이가 있지 않을까?라는 가설을 세우고 이를 확인하기 위해 워드 클라우드를 사용했습니다.
만약 특징에 큰 차이가 있다면, CLNT_GENDER가 결측인 ROW에 대해서, 만약 그 ROW의 검색어 기록이 존재한다면, 그것을 바탕으로 성별을 추측할 수 있지 않을까요?

In [720]:

#위에서 뽑아낸 TOP20을 리스트형태로 받아옵시다
m_top20 = list(wc_m_dict.keys())
f_top20 = list(wc_f_dict.keys())

In [721]:

#보기가 힘드니 데이터프레임 형태로 넣어서 봅시다
m_top20_df = pd.DataFrame(m_top20, columns = ['M'])
f_top20_df = pd.DataFrame(f_top20, columns = ['F'])
pd.concat([m_top20_df, f_top20_df], axis=1)

Out[721]:

남성

여성

나이키

원피스

티셔츠

여성

남성

아디다스

나이키

셔츠

블라우스

원피스

아디다스

바지

샌들

반바지

남자

여아

지오다노

남아

라코스테

팬츠

빈폴

지오다노

운동화

바지

반팔티

크록스

반팔

스커트

샌들

블루독

노스페이스

아동

슬리퍼

키즈

데상트

래쉬가드

하지만 결과는 ....... Fail.....

특징이 명확하게 분리되지 않았습니다. 남성 검색어 4위에는 여성이, 여성 검색어 4위에는 남성이 들어가 있는 것 부터 등골이 쎄했지만 그래도 혹시나 하는 마음에 일단 진행해 본 것이었는데 이제는 놓아줄 때가 되었나 봅니다. 검색어를 통한 GENDER 결측값 대치는 사실 상 불가능한 것이라고 판단, 스폰지밥을 보내주겠습니다.

CLNT_GEDNER, CLNT_AGE 결측값이 존재하는 ROW를 삭제합시다

가장 빈번하게 나온 값으로 대치하는 방법도 생각해보았지만, 일단 데이터가 118만개이기 때문에 대치보다는 그냥 해당 row를 삭제하는 것이 더 좋다고 판단했습니다.In [722]:

#일단 결측치 날려보자
prod_sess_drop = prod_sess_class.dropna()

In [723]:

prod_sess_drop

Out[723]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

CLNT_GENDER

CLNT_AGE

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

68.0

4237632.0

44.0

33.0

418.0

0.0

30.0

135.0

253618.0

29.0

40.0

697.0

0.0

40.0

156.0

7112398.0

181.0

236.0

1937.0

0.0

40.0

...

1184055

6592482.0

5743284.0

33.0

12.0

112.0

0.0

40.0

1184056

6592502.0

63166.0

27.0

19.0

434.0

0.0

30.0

1184057

6592519.0

6188865.0

159.0

52.0

343.0

1.0

20.0

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

0.0

30.0

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

0.0

30.0

967232 rows × 15 columns

CLNT_GENDER와 CLNT_AGE를 더미화하자!

In [724]:

#float형인 AGE는 STR로 바꾸어준다. (get_dummies할 때 한번에 바뀔 수 있도록)
prod_sess_drop['CLNT_AGE'] = prod_sess_drop['CLNT_AGE'].astype(str)

In [725]:

prod_sess = pd.get_dummies(prod_sess_drop)
prod_sess
#성별과 연령대 모두 더미화된 것을 확인할 수 있다.

Out[725]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

...

CLNT_GENDER_F

CLNT_GENDER_M

CLNT_AGE_10.0

CLNT_AGE_20.0

CLNT_AGE_30.0

CLNT_AGE_40.0

CLNT_AGE_50.0

CLNT_AGE_60.0

CLNT_AGE_70.0

CLNT_AGE_80.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

...

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

...

68.0

4237632.0

44.0

33.0

418.0

...

135.0

253618.0

29.0

40.0

697.0

...

156.0

7112398.0

181.0

236.0

1937.0

...

1184055

6592482.0

5743284.0

33.0

12.0

112.0

...

1184056

6592502.0

63166.0

27.0

19.0

434.0

...

1184057

6592519.0

6188865.0

159.0

52.0

343.0

...

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

...

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

...

967232 rows × 23 columns

연속형 변수의 이상치를 확인하자!

In [726]:

#한글 폰트 깨짐 방지
plt.style.use('seaborn')
plt.rc('font', family='Malgun Gothic')
plt.rc('axes', unicode_minus=False)

In [936]:

#TOT_PAG_VEIW_CT, TOT_SESS_HR_V
plt.scatter(x='TOT_PAG_VIEW_CT',y='TOT_SESS_HR_V', data=prod_sess, color='#00a8cc')
plt.xlabel("총 페이지 뷰 수")
plt.ylabel("세션 내 총 시간")
plt.show()

In [728]:

#SESS_SEQ, SUM_SEARCH
plt.scatter(x='SESS_SEQ',y='SUM_SEARCH', data=prod_sess, color='#8ac6d1')
plt.xlabel("할당 된 세션 번호")
plt.ylabel("세션 내 검색 횟수")
plt.show()
#선형관계가 보입니다.

이상치는 없다고 판단하고 다음으로 넘어갑니다.

산점도가 선형으로 나타나는데 그 이유는 SESS_SEQ(할당된 세션 번호)는 CLNT_ID별로 첫 세션이 발급되었을 때 1, 그리고 이후 방문마다 증가합니다. 따라서 SESS_SEQ가 높을수록 더 페이지에 자주 들리는 것이라고 생각할 수 있으며, 이는 일종의 충성도라고 할 수 있습니다. 이것이 커지면서 검색 횟수는 줄어드는 것을 볼 수 있는데, 자주 페이지에 들리는 사람들은 어떠한 물건을 검색하기 위해 들어오는 것이 아니라 습관적으로 페이지에 들어오기 때문에 SESS_SEQ가 증가할수록 SUM_SEARCH(검색횟수)는 감소하는 것으로 해석할 수 있습니다.

Step4. Visualization

feature도 완성이 되었습니다! 그래도 분석 전에 데이터가 어떻게 생겼는지는 봐야겠죠?

1. DVC_CTG_NM(사용 디바이스), SESS_DT_M(계절)

이 두가지 변수는 더미화하기 전인 데이터셋을 이용해서 확인해보겠습니다. (CLNT_GENDER, CLNT_AGE의 결측값을 삭제하기 전 데이터셋이라 118만개입니다.)In [729]:

prod_sess_del

Out[729]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

DVC_CTG_NM

class

SESS_DT_M

25.0

5317297.0

213.0

33.0

865.0

desktop

여름

25.0

6059256.0

204.0

7.0

99.0

desktop

여름

33.0

10548225.0

2.0

48.0

1776.0

desktop

봄

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

mobile

여름

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

mobile

여름

...

1828904

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

mobile

여름

1828905

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

mobile

여름

1828909

6592536.0

61570.0

67.0

57.0

567.0

mobile

가을

1828910

6592536.0

1078369.0

62.0

50.0

525.0

mobile

가을

1828911

6592536.0

1347403.0

57.0

239.0

1214.0

mobile

가을

1184063 rows × 8 columnsIn [730]:

#y값도 껴서 봅시다.
plt.subplot(1,3,1)
y_count = prod_sess['class'].value_counts()
y_count.plot.pie(explode=[0,0.1], shadow=True, autopct='%1.2f%%', colors =['thistle', 'ivory'], )
plt.title('class별 비율')

#DVC_CTG_NM(사용 디바이스)
plt.subplot(1,3,2)
DVC_count = prod_sess_del['DVC_CTG_NM'].value_counts()
DVC_count.plot.pie(shadow=True, autopct='%1.2f%%', colors =['#beebe9', '#8ac6d1', 'ivory'], )
plt.title('사용 디바이스 별 비율')

#SESS_DT_M (계절)
plt.subplot(1,3,3)
V_count = prod_sess_del['SESS_DT_M'].value_counts()
V_count.plot.pie(shadow=True, autopct='%1.2f%%', colors =['#ffb6b9', 'ivory', '#f3dfe3'], )
plt.title('계절 별 비율')


plt.tight_layout()
plt.show()

클래스는 2대 1 비율로 이루어져 있으며 구매를 하지 않은 경우가 더 많다.
사용 디바이스는 핸드폰(mobile)이 약 83%로 전체의 대부분을 차지했으며 tablet은 거의 없었다. (0.4%)
계절로 보았을 때에는 6, 7, 8월의 데이터가 절반을 차지했으며 그 다음으로는 봄(4, 5월), 가을(9월) 순으로 많았다.

2. CLNT_AGE, CLNT_GENDER

In [731]:

prod_sess_class #CLNT_AGE, CLNT_GENDER을 더미화하기 전 데이터 셋

Out[731]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

CLNT_GENDER

CLNT_AGE

25.0

5317297.0

213.0

33.0

865.0

0.0

NaN

25.0

6059256.0

204.0

7.0

99.0

0.0

NaN

33.0

10548225.0

2.0

48.0

1776.0

12.0

NaN

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

...

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

0.0

30.0

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

0.0

30.0

1184060

6592536.0

61570.0

67.0

57.0

567.0

0.0

NaN

1184061

6592536.0

1078369.0

62.0

50.0

525.0

1.0

NaN

1184062

6592536.0

1347403.0

57.0

239.0

1214.0

3.0

NaN

1184063 rows × 15 columnsIn [732]:

prod_sess_drop = prod_sess_class.dropna()
prod_sess_drop #더미화 하기 전 데이터 셋으로 시각화를 해봅시다.

Out[732]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

CLNT_GENDER

CLNT_AGE

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

68.0

4237632.0

44.0

33.0

418.0

0.0

30.0

135.0

253618.0

29.0

40.0

697.0

0.0

40.0

156.0

7112398.0

181.0

236.0

1937.0

0.0

40.0

...

1184055

6592482.0

5743284.0

33.0

12.0

112.0

0.0

40.0

1184056

6592502.0

63166.0

27.0

19.0

434.0

0.0

30.0

1184057

6592519.0

6188865.0

159.0

52.0

343.0

1.0

20.0

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

0.0

30.0

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

0.0

30.0

967232 rows × 15 columns

In [733]:

sex_count = prod_sess_drop['CLNT_GENDER'].value_counts()
sex_count.plot.pie(shadow=True, autopct='%1.2f%%', colors =['#ffb6b9', '#f3dfe3'])
plt.title('성별 비율')
plt.show()
#성별은 여성이 87%, 남성이 12% 입니다.

In [734]:

prod_sess_drop['CLNT_AGE'] = prod_sess_drop['CLNT_AGE'].astype(str) #명목형 변수로 바꾸어주기
age_group = prod_sess_drop['CLNT_AGE'].value_counts().sort_index() 
plt.bar(age_group.index,age_group, color=['#35495e', '#347474', '#63b7af'])
plt.title("연령대 별 비율")
plt.show()
#연령대는 30대와 40대가 가장 많았다.

3. 연속형 변수는 클래스 별로 어떻게 분포할까?

In [735]:

#클래스 별 총 페이지 뷰 수와 세션 내 시간 분포
sns.lmplot(x='TOT_PAG_VIEW_CT', y='TOT_SESS_HR_V', hue='class', data=prod_sess, scatter_kws={"s": 1})
plt.title('클래스 별 총 페이지 뷰 수 & 세션 내 시간')
plt.show()

조금 징그러운 그래프이다. 회귀선이 희미하게 보인다. 비슷한데 아주 살짝 class 1이 위에 있는 것으로 보아 세션 내 시간과 세션 내 페이지 뷰 수가 클수록 구매가 조금 더 잘 일어난다고 볼 수 있다.In [736]:

#클래스 별 SESS_SEQ 분포
sns.kdeplot(prod_sess[prod_sess['class'] == 1][prod_sess['SESS_SEQ'] < 1000]['SESS_SEQ'], color = "#faafff",shade= True, label="Yes")
sns.kdeplot(prod_sess[prod_sess['class'] == 0][prod_sess['SESS_SEQ'] < 1000]['SESS_SEQ'], color = "#bbcfff",shade= True, label="No")
plt.xlabel("SESS_SEQ")
plt.ylabel("Ratio")
plt.show()
#SESS_SEQ가 1인 비율은 구매를 하지 않은 사람들이 더 많았다.

Step5. Sampling

샘플링은 두 가지로 진행합니다.

Train 0.8 / Test 0.2로 나눈 데이터 셋 : 복잡하지 않은 Single model을 돌릴 때 사용합니다.
Train 0.05 / Test 0.95로 나눈 데이터 셋 : Ensemble, Gridsearchcv 등을 돌릴 때 사용합니다.

1. Feature & Target 분리

In [737]:

#최종 데이터셋에서 CLNT_ID, SESS_ID 제거
prod_sess = prod_sess.drop(['CLNT_ID', 'SESS_ID'], axis=1)

In [738]:

prod_sess

Out[738]:

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

...

CLNT_GENDER_F

CLNT_GENDER_M

CLNT_AGE_10.0

CLNT_AGE_20.0

CLNT_AGE_30.0

CLNT_AGE_40.0

CLNT_AGE_50.0

CLNT_AGE_60.0

CLNT_AGE_70.0

CLNT_AGE_80.0

92.0

44.0

1343.0

...

92.0

44.0

1343.0

...

44.0

33.0

418.0

...

29.0

40.0

697.0

...

181.0

236.0

1937.0

...

1184055

33.0

12.0

112.0

...

1184056

27.0

19.0

434.0

...

1184057

159.0

52.0

343.0

...

1184058

33.0

110.0

581.0

...

1184059

32.0

307.0

3493.0

...

967232 rows × 21 columns

In [739]:

y = prod_sess['class']
X = prod_sess.drop(['class'], axis=1)

In [637]:

print(y.shape)
print(X.shape)

(967232,)
(967232, 22)

In [743]:

X.columns #모든 변수가 알맞게 들어가있다!

Out[743]:

Index(['SESS_SEQ', 'TOT_PAG_VIEW_CT', 'TOT_SESS_HR_V', 'DVC_CTG_NM_desktop',
       'DVC_CTG_NM_mobile', 'DVC_CTG_NM_tablet', 'SESS_DT_M_가을', 'SESS_DT_M_봄',
       'SESS_DT_M_여름', 'SUM_SEARCH', 'CLNT_GENDER_F', 'CLNT_GENDER_M',
       'CLNT_AGE_10.0', 'CLNT_AGE_20.0', 'CLNT_AGE_30.0', 'CLNT_AGE_40.0',
       'CLNT_AGE_50.0', 'CLNT_AGE_60.0', 'CLNT_AGE_70.0', 'CLNT_AGE_80.0'],
      dtype='object')

2. Train-Test Split

In [747]:

from sklearn.model_selection import train_test_split

#1. Train 0.8, Test 0.2로 데이터 나누기
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=77)

In [748]:

X_train.shape # 64만개

Out[748]:

(773785, 20)

In [749]:

X_test.shape #31만개

Out[749]:

(193447, 20)

In [750]:

#2. Train 0.05, Test 0.95로 데이터 나누기
X_train2, X_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(X, y, test_size=0.95, random_state=77)

In [751]:

X_train2.shape #약 5만개

Out[751]:

(48361, 20)

In [753]:

X_test2.shape #91만개

Out[753]:

(918871, 20)

y의 비율을 살펴봅시다.

In [754]:

y_train.value_counts() #2:1 비율 비슷하게 잘 되었습니다.

Out[754]:

0    518627
1    255158
Name: class, dtype: int64

In [755]:

y_train2.value_counts() #마찬가지로!

Out[755]:

0    32376
1    15985
Name: class, dtype: int64

3. Scaling

In [757]:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train_std = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_std = scaler.transform(X_test)

In [758]:

X_train_std

Out[758]:

array([[-0.270188  , -0.46881212, -0.59501329, ..., -0.09438208,
        -0.03909727, -0.00762621],
       [-0.55438726,  0.66898677,  1.27236855, ..., -0.09438208,
        -0.03909727, -0.00762621],
       [-0.14461158, -0.73716091, -0.81827978, ..., -0.09438208,
        -0.03909727, -0.00762621],
       ...,
       [-0.61056618, -0.47954607, -0.61891031, ..., -0.09438208,
        -0.03909727, -0.00762621],
       [ 1.93070398, -0.53321583, -0.64690397, ..., -0.09438208,
        -0.03909727, -0.00762621],
       [ 0.05366698,  1.65651034,  1.97357555, ..., -0.09438208,
        -0.03909727, -0.00762621]])

In [759]:

X_test_std

Out[759]:

array([[-0.5114269 ,  1.47403316,  1.99474149, ..., -0.09438208,
        -0.03909727, -0.00762621],
       [-0.65352654, -0.84450043, -0.93298551, ..., -0.09438208,
        -0.03909727, -0.00762621],
       [-0.62378475,  0.2610966 , -0.21197811, ..., -0.09438208,
        -0.03909727, -0.00762621],
       ...,
       [-0.63369868, -0.17899542, -0.4966941 , ..., -0.09438208,
        -0.03909727, -0.00762621],
       [-0.4255062 , -0.61908744, -0.670801  , ..., -0.09438208,
        -0.03909727, -0.00762621],
       [-0.64361261, -0.66202325, -0.58477171, ..., -0.09438208,
        -0.03909727, -0.00762621]])

In [760]:

scaler2 = StandardScaler()
X_train2_std = scaler.fit_transform(X_train2)
X_test2_std = scaler.transform(X_test2)

In [761]:

X_train2_std

Out[761]:

array([[-0.58140288,  1.0223169 ,  1.08505451, ..., -0.09626018,
        -0.04045022, -0.00454733],
       [-0.31350677, -0.53429603, -0.52070357, ..., -0.09626018,
        -0.04045022, -0.00454733],
       [-0.63432063, -0.42694341, -0.46198963, ..., -0.09626018,
        -0.04045022, -0.00454733],
       ...,
       [-0.60786175, -0.48061972, -0.62038073, ..., -0.09626018,
        -0.04045022, -0.00454733],
       [ 1.93549759, -0.53429603, -0.64837227, ..., -0.09626018,
        -0.04045022, -0.00454733],
       [ 0.05691748,  1.65569734,  1.97190815, ..., -0.09626018,
        -0.04045022, -0.00454733]])

In [762]:

X_test2_std

Out[762]:

array([[-0.50864097,  1.47319789,  1.99307248, ..., -0.09626018,
        -0.04045022, -0.00454733],
       [-0.65085742, -0.84561861, -0.93443206, ..., -0.09626018,
        -0.04045022, -0.00454733],
       [-0.62109119,  0.26011333, -0.21347945, ..., -0.09626018,
        -0.04045022, -0.00454733],
       ...,
       [ 0.07345428, -0.68458969, -0.77672368, ..., -0.09626018,
        -0.04045022, -0.00454733],
       [ 0.93667507,  3.1478987 ,  3.77565512, ..., -0.09626018,
        -0.04045022, -0.00454733],
       [-0.30027733, -0.74900126, -0.73849134, ..., -0.09626018,
        -0.04045022, -0.00454733]])

Step6. Modeling

1. 먼저 간단하게 단일 모델에 대한 성능을 살펴봅시다!

Decision Tree

In [763]:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dt = DecisionTreeClassifier(random_state=77)

In [764]:

dt.fit(X_train_std, y_train)

Out[764]:

DecisionTreeClassifier(ccp_alpha=0.0, class_weight=None, criterion='gini',
                       max_depth=None, max_features=None, max_leaf_nodes=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, presort='deprecated',
                       random_state=77, splitter='best')

In [765]:

dt.score(X_test_std, y_test)
#오....... 생각보다 괜찮은데?

Out[765]:

0.6864929412190419

max_depth 를 살짝 조정해봅시다.

In [766]:

#max_depth = 7
dt2 = DecisionTreeClassifier(random_state=77, max_depth = 7)
dt2.fit(X_train_std, y_train)

Out[766]:

DecisionTreeClassifier(ccp_alpha=0.0, class_weight=None, criterion='gini',
                       max_depth=7, max_features=None, max_leaf_nodes=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, presort='deprecated',
                       random_state=77, splitter='best')

In [767]:

dt2.score(X_test_std, y_test)
#오히려 더 떨어졌다!!

Out[767]:

0.6689532533458776

In [768]:

#max_depth = 10
dt3 = DecisionTreeClassifier(random_state=77, max_depth = 10)
dt3.fit(X_train_std, y_train)

Out[768]:

DecisionTreeClassifier(ccp_alpha=0.0, class_weight=None, criterion='gini',
                       max_depth=10, max_features=None, max_leaf_nodes=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, presort='deprecated',
                       random_state=77, splitter='best')

In [769]:

dt3.score(X_test_std, y_test)
#별 차이가 없다!! 다음으로 넘어가자!

Out[769]:

0.669609763914664

In [781]:

# Train 0.05 Test 0.95 data를 이용해보자
dt4 = DecisionTreeClassifier(random_state=77)
dt4.fit(X_train2_std, y_train2)

Out[781]:

DecisionTreeClassifier(ccp_alpha=0.0, class_weight=None, criterion='gini',
                       max_depth=None, max_features=None, max_leaf_nodes=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, presort='deprecated',
                       random_state=77, splitter='best')

In [786]:

dt4.score(X_test2_std, y_test2)
#정확도가 많이 낮아졌다 ㅠㅠ 과연 나는 0.7을 넘을 수 있을까?

Out[786]:

0.5764933271373239

Logistic Regression

In [788]:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train_std, y_train)
lr.score(X_test_std, y_test)
#이것 또한 DT와 비슷하다.

Out[788]:

0.6673714247313217

In [790]:

# Train 0.05 Test 0.95 data를 이용해보자
lr2 = LogisticRegression()
lr2.fit(X_train2_std, y_train2)
lr2.score(X_test2_std, y_test2)
#로지스틱 결과는 유사하게 나왔다!

Out[790]:

0.669133099205438

K-Means Clustering

In [891]:

from sklearn.cluster import KMeans

model = KMeans(n_clusters=2,algorithm='auto')
model.fit(X_train_std, y_train)

Out[891]:

KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300,
       n_clusters=2, n_init=10, n_jobs=None, precompute_distances='auto',
       random_state=None, tol=0.0001, verbose=0)

In [892]:

# k-means 방법을 사용하여 data를 두 개의 군집으로 나누고 이를 predict라는 이름으로 저장
y_pred = model.predict(X_test_std)

In [893]:

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
confusion_matrix(y_test, y_pred)

Out[893]:

array([[64502, 64648],
       [32377, 31920]], dtype=int64)

In [894]:

# K-means는 이 데이터 셋과 상극인가 보다! 여기엔 발도 들이지 말아야겠다!
accuracy_score(y_test, y_pred)

Out[894]:

0.4984414335709523

2. Ensemble 해봅시다 ~ !

In [795]:

from sklearn.linear_model import ElasticNet, Lasso,  BayesianRidge, LassoLarsIC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,  GradientBoostingClassifier
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score, train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

import xgboost as xgb
import lightgbm as lgb

2-1. Default Model

디폴트 모델로 돌려보면서 전반적인 점수를 확인하고 추가로 진행할 모델을 선정합시다.

Gradient Boost

In [796]:

gbrt = GradientBoostingClassifier(random_state = 77)
gbrt.fit(X_train2_std, y_train2)
gbrt.score(X_test2_std, y_test2)
#So So 하다~

Out[796]:

0.6713706276506713

Random Forest

In [798]:

Rfr= RandomForestClassifier()
Rfr.fit(X_train2_std, y_train2)
Rfr.score(X_test2_std, y_test2)

Out[798]:

0.6500477216061885

XGBoost

In [801]:

xgb_c = xgb.XGBClassifier()
xgb_c.fit(X_train2_std, y_train2)
xgb_c.score(X_test2_std, y_test2)

Out[801]:

0.6711616755779647

LightGBM

In [803]:

lgb_c = lgb.LGBMClassifier()
lgb_c.fit(X_train2_std, y_train2)
lgb_c.score(X_test2_std, y_test2)

Out[803]:

0.6696750686440207

2-2. GridSearchCV

네 개의 모델 다 score의 차이가 크지 않아서 전부 다 튜닝해 볼 가치가 있지만, 시간 관계상 Gradient Boost, XGBoost 두 개에 대해서만 하이퍼 파라미터 튜닝을 해보겠습니다

➀ Gradient Boost

Graident Boost의 하이퍼파라미터 튜닝은 이곳을 참조하였습니다.

Baseline model Score : 0.6713706276506713

Tune1 Score : 0.6715329060099838 (Learning_rate, n_estimators)

In [ ]:

# step1. Learning late와 n_estimators를 조절해봅시다.
gbrt_p = {'learning_rate':[0.15,0.1,0.05,0.01,0.005,0.001], 'n_estimators':[100,250,500,750,1000,1250,1500,1750]}
gbrt_tune = GridSearchCV(estimator = GradientBoostingClassifier(max_depth=4, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, subsample=1, max_features='sqrt', random_state=77), 
            param_grid = gbrt_p, scoring='accuracy',n_jobs=4, iid=False, cv=5, verbose = True)
gbrt_tune.fit(X_train2_std,y_train2)

In [806]:

gbrt_tune.best_params_, gbrt_tune.best_score_

Out[806]:

({'learning_rate': 0.005, 'n_estimators': 1250}, 0.6715329060099838)

Tune2 Score : 0.6715329060099838 (max_depth)

In [807]:

# step2. 위의 결과를 바탕으로 max_depth를 조절해봅시다.
gbrt_p = {'max_depth':[2,3,4,5,6,7] }
gbrt_tune2 = GridSearchCV(estimator =GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.005,n_estimators=1250, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, subsample=1,max_features='sqrt', random_state=77), 
            param_grid = gbrt_p, scoring='accuracy', n_jobs=4, iid=False, cv=5, verbose = True)
gbrt_tune2.fit(X_train2_std,y_train2)
gbrt_tune2.best_params_, gbrt_tune2.best_score_

Fitting 5 folds for each of 6 candidates, totalling 30 fits

[Parallel(n_jobs=4)]: Using backend LokyBackend with 4 concurrent workers.
[Parallel(n_jobs=4)]: Done  30 out of  30 | elapsed:  5.2min finished
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py:823: FutureWarning: The parameter 'iid' is deprecated in 0.22 and will be removed in 0.24.
  "removed in 0.24.", FutureWarning

Out[807]:

({'max_depth': 4}, 0.6715329060099838)

Tune3 Score : 0.6715949279230677 (min_samples_split, min_samples_leaf, max_features)

In [811]:

# step3. min_samples_split, min_samples_leaf, max_features 값을 조절해봅시다.
gbrt_p= {'min_samples_split':[2,4,6,8,10,20,40,60], 'min_samples_leaf':[1,3,5,7,9], 'max_features':[2,3,4,5,6,7]}
gbrt_tune3 = GridSearchCV(estimator =GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.005, n_estimators=1250, max_depth=4, subsample=1, random_state=77), 
param_grid = gbrt_p, scoring='accuracy',n_jobs=4,iid=False, cv=5, verbose=True)
gbrt_tune3.fit(X_train2_std,y_train2)
gbrt_tune3.best_params_, gbrt_tune3.best_score_

Fitting 5 folds for each of 240 candidates, totalling 1200 fits

[Parallel(n_jobs=4)]: Using backend LokyBackend with 4 concurrent workers.
[Parallel(n_jobs=4)]: Done  42 tasks      | elapsed:  4.4min
[Parallel(n_jobs=4)]: Done 192 tasks      | elapsed: 20.0min
[Parallel(n_jobs=4)]: Done 442 tasks      | elapsed: 51.2min
[Parallel(n_jobs=4)]: Done 792 tasks      | elapsed: 101.9min
[Parallel(n_jobs=4)]: Done 1200 out of 1200 | elapsed: 177.2min finished
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py:823: FutureWarning: The parameter 'iid' is deprecated in 0.22 and will be removed in 0.24.
  "removed in 0.24.", FutureWarning

Out[811]:

({'max_features': 4, 'min_samples_leaf': 5, 'min_samples_split': 2},
 0.6715949279230677)

위의 결과를 종합해서 최종 스코어를 내보자!

Tune4 Score : 0.6713009769597691 (오히려 디폴트였을 때 보다 아주 살짝 더 낮아졌다 ㅋㅋㅋ)

In [821]:

gbrt_tune4 = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.005, n_estimators=1250, max_depth=4, subsample=1, random_state=77,
                          max_features=4, min_samples_leaf=5, min_samples_split=2)
gbrt_tune4.fit(X_train2_std, y_train2)
gbrt_tune4.score(X_test2_std, y_test2)

Out[821]:

0.6713009769597691

[결론]

하이퍼 파라미터 튜닝은 굉장히 어렵다. 그냥 한꺼번에 모든 파라미터에 대한 조합을 돌려놓고 자고 일어났으면 결과가 달라져있었을까? 다음부턴 자기 전에 꼭 모든 파라미터 조합에 대한 그리드 서치를 돌려놓을 것이다.

➁ XGBoost

XGBoost의 하이퍼파라미터 튜닝은 이곳을 참조하였습니다.

이번에는 tree와 관련된 하이퍼 파라미터를 먼저 튜닝해보겠습니다. learning_rate와 n_estimators에 대한 최적의 파라미터를 먼저 찾는 것도 좋지만, 초반에 learning_rate를 너무 낮게 잡았더니 학습이 느려 비효율적이라는 생각이 들었습니다.

따라서 이번에는

Tune Tree-specific parameters (max_depth, min_child_weight)
Tune Regularization parameters (gamma, alpha)
Reducing Leraning rate

순서로 진행합니다.

Baseline model Score : 0.6711616755779647

Tune1 Score : 0.6676454277367861 (max_depth, min_child_weight)

In [813]:

# step1 : Tune Tree-specific parameters
xgb_p = {
 'max_depth':range(3,10,2),
 'min_child_weight':range(1,6,2)
}

xgb_tune = GridSearchCV(estimator = xgb.XGBClassifier(learning_rate =0.1, n_estimators=500,gamma=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8,
 objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1, seed=27), 
 param_grid = xgb_p, scoring='accuracy',n_jobs=4, iid=False, cv=5, verbose = True)
xgb_tune.fit(X_train2_std, y_train2)
xgb_tune.best_params_, xgb_tune.best_score_

Fitting 5 folds for each of 12 candidates, totalling 60 fits

[Parallel(n_jobs=4)]: Using backend LokyBackend with 4 concurrent workers.
[Parallel(n_jobs=4)]: Done  42 tasks      | elapsed:  4.2min
[Parallel(n_jobs=4)]: Done  60 out of  60 | elapsed:  6.8min finished
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py:823: FutureWarning: The parameter 'iid' is deprecated in 0.22 and will be removed in 0.24.
  "removed in 0.24.", FutureWarning

Out[813]:

({'max_depth': 3, 'min_child_weight': 3}, 0.6676454277367861)

Tune2 Score : 0.6696098461887339 (gamma, reg_alpha)

In [815]:

# step2 : Tune Regularization parameters 
xgb_p = {
 'gamma':[i/10.0 for i in range(0,5)],
 'reg_alpha':[1e-5, 1e-2, 0.1, 1, 100]

}

#이때 max_depth와 min_child_weight는 위에서 찾은 최적의 파라미터로 대체할 것.
xgb_tune2 = GridSearchCV(estimator = xgb.XGBClassifier(learning_rate =0.1, n_estimators=500, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8,
 max_depth=3,min_child_weight=3, objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1, seed=27), 
 param_grid = xgb_p, scoring='accuracy',n_jobs=4, iid=False, cv=5, verbose = True)
xgb_tune2.fit(X_train2_std, y_train2)
xgb_tune2.best_params_, xgb_tune2.best_score_

Fitting 5 folds for each of 25 candidates, totalling 125 fits

[Parallel(n_jobs=4)]: Using backend LokyBackend with 4 concurrent workers.
[Parallel(n_jobs=4)]: Done  42 tasks      | elapsed:  3.0min
[Parallel(n_jobs=4)]: Done 125 out of 125 | elapsed:  8.6min finished
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py:823: FutureWarning: The parameter 'iid' is deprecated in 0.22 and will be removed in 0.24.
  "removed in 0.24.", FutureWarning

Out[815]:

({'gamma': 0.3, 'reg_alpha': 100}, 0.6696098461887339)

디폴트로 주었을 때 보다 낮다니 믿을 수가 없다. 하지만 그래도 마지막까지 해보자.

Tune3 Score : 0.6698373004868805 (점점 더 산으로 가는 것 같다. 망한걸까?)

In [819]:

# step3 : Reducing learning rate
xgb_p = {
    'learning_rate' : [0.15,0.1,0.05,0.01,0.005,0.001]
}

xgb_tune3 = GridSearchCV(estimator = xgb.XGBClassifier(n_estimators=500, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, gamma=0.3,
 reg_alpha=100, max_depth=3,min_child_weight=3, objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1, seed=27), 
 param_grid = xgb_p, scoring='accuracy',n_jobs=4, iid=False, cv=5, verbose = True)
xgb_tune3.fit(X_train2_std, y_train2)
xgb_tune3.best_params_, xgb_tune3.best_score_

Fitting 5 folds for each of 6 candidates, totalling 30 fits

[Parallel(n_jobs=4)]: Using backend LokyBackend with 4 concurrent workers.
[Parallel(n_jobs=4)]: Done  30 out of  30 | elapsed:  1.9min finished
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py:823: FutureWarning: The parameter 'iid' is deprecated in 0.22 and will be removed in 0.24.
  "removed in 0.24.", FutureWarning

Out[819]:

({'learning_rate': 0.15}, 0.6698373004868805)

이렇게 된 이상 직접 하이퍼 파라미터를 튜닝해봅시다.........ㅋ

Tune4 Score : 0.6710474049132032

In [828]:

xgb_tune4 = xgb.XGBClassifier(n_estimators=1000, learning_rate=0.001)
xgb_tune4.fit(X_train2_std, y_train2)
xgb_tune4.score(X_test2_std, y_test2)

Out[828]:

0.6710474049132032

2-3. Stacking

In [837]:

from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin, RegressorMixin, clone


class AveragingModels(BaseEstimator, RegressorMixin, TransformerMixin):
    def __init__(self, models):
        self.models = models
        
    # we define clones of the original models to fit the data in
    def fit(self, X, y):
        self.models_ = [clone(x) for x in self.models]
        
        # Train cloned base models
        for model in self.models_:
            model.fit(X, y)

        return self
    
    #Now we do the predictions for cloned models and average them
    def predict(self, X):
        predictions = np.column_stack([
            model.predict(X) for model in self.models_
        ])
        return np.mean(predictions, axis=1)

스태킹에 사용할 모델은 가장 score가 높게 나왔던 세 가지로 합니다

DT Sigle model : dt // 0.6864929412190419
Gradient Boost Default model : gbrt // 0.6713706276506713
XGBBoost Default model : xgb_c // 0.6711616755779647

In [843]:

averaged_models = AveragingModels(models = (gbrt, xgb_c, dt))

In [860]:

averaged_models.fit(X_train2_std, y_train2)

In [898]:

y_pred = averaged_models.predict(X_test2_std)

In [899]:

y_pred #세 가지 모데로부터 받은 결과값의 평균이 나와있다. 이를 0과 1로 분리하자.

Out[899]:

array([0.33333333, 0.        , 0.33333333, ..., 0.        , 0.33333333,
       0.        ])

0.5 이상(즉, 두 개 이상의 모델에서 1이라고 투표한 경우)를 기준으로 잘라봅시다.In [900]:

y_pred_5 = y_pred > 0.5

In [901]:

print(y_pred_5.shape)
print(y_test2.shape)

(918871,)
(918871,)

In [902]:

confusion_matrix(y_test2, y_pred_5)

Out[902]:

array([[608967,   6434],
       [295490,   7980]], dtype=int64)

In [903]:

accuracy_score(y_test2, y_pred_5)

Out[903]:

0.6714185125006665

[결론] 그냥 dt default model로 예측했을 때가 가장 높다. 이것은 하이퍼 파라미터 튜닝의 문제보다는 데이터 자체의 문제라는 생각이 든다.

Step 7. What's the problem?

열심히 하이퍼 파라미터 튜닝을 해 보았지만 성능은 전혀 나아지지 않고 있다. 어떻게 하면 더 좋은 성능을 낼 수 있을지에 대한 고민 끝에 다음과 같은 네 가지 가설을 세울 수 있었다.

1. Feature가 부족하다.

: 피쳐가 부족한 건 처음부터 우려했던 부분이었다. 더 만들 수 있는 변수는 어떤 것이 있을까 생각해본 결과 PRODUCT 데이터 셋을 이용하여 '구매이력' 변수를 만들 수 있겠다 생각했음. [구매이력] SESS_ID를 기준으로, 데이터 기간 내 다른 날짜에 구매한 이력을 COUNT하여 생성

2. 나의 Hyper Parameter Tuning의 능력이 부족하다.

: 하이퍼 파라미터 문제에 앞서 모델 선정 능력 또한 부족한 것은 아닐까 생각해보았고 대안으로 AutoML과 Scikit-optimize를 생각해보았으나 현재 이 구린 성능의 원인은 모델과 하이퍼 파라미터의 문제보다는 데이터 셋 자체의 문제가 더 크다고 생각해서 일단 Pass

3. 애초에 Accuracy만이 좋은 지표로 작용하는가?

: 이 부분에 대해서도 많이 생각해보았다. Confusion matrix에서 예측이 잘못된 부분은 False Nagative, False Positive로 나눌 수 있는데 자꾸 헷갈려서 적어놓겠다.

False Nagative (confusion matrix의 2행 1열) : 예측은 0이라고 했는데 실제 1인 것들의 숫자 ---> Recall Score와 관련
False Positive (confusion matrix의 1행 2열) : 예측은 1이라고 했는데 실제 0인 것들의 숫자 ---> Precision Score와 관련 이 중에서도 나의 데이터에서 더 중요한 지표는 False Nagative와 연관된 Recall Score라고 생각했다. 구매를 한 사람들을 안 했다고 예측한다면 추후에도 잠재고객을 놓쳐버릴 수 있기 때문에 Accuracy와 더불어 Recall 값 또한 성능에 중요한 영향을 미친다. 반대로 Precision Score의 경우 잠재고객이라고 예측했으나 실제 구매하지 않은 케이스에 대한 지표로 상대적으로 중요도가 떨어진다. 따라서 추후 분석에서는 Accuracy와 Recall, Precision의 적절한 조화를 찾아보도록 하겠다.

4. 모든 데이터에 대해 고려하다보니 생긴 일?

: 나의 모델 성능에 가장 많이 영향을 미친 부분이라고 생각한다. 애초에 시각화 파트에서 보면 알겠지만, 30, 40대 여성의 내역이 데이터의 80%이상을 차지하고 이는 다시 말해 롯데 계열사의 주고객이 30, 40대 여성이라는 뜻이기 때문에 모든 데이터를 고려했을 때 성능이 좋다면 문제가 되지 않으나, 지금과 같은 상황이 발생한 경우 주고객층의 class라도 잘 예측하자는 의미에서 데이터 셋을 분리할 필요가 있다고 본다.

Step 8. 30, 40대 여성의 경우만 고려하자!

In [909]:

#위의 단계 중 하나였던 데이터 셋을 이용한다.
#이는 clnt_gender, clnt_age의 결측치 row를 모두 제거하고 더미화하기 '전'의 데이터이다!
prod_sess_drop

Out[909]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

CLNT_GENDER

CLNT_AGE

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

68.0

4237632.0

44.0

33.0

418.0

0.0

30.0

135.0

253618.0

29.0

40.0

697.0

0.0

40.0

156.0

7112398.0

181.0

236.0

1937.0

0.0

40.0

...

1184055

6592482.0

5743284.0

33.0

12.0

112.0

0.0

40.0

1184056

6592502.0

63166.0

27.0

19.0

434.0

0.0

30.0

1184057

6592519.0

6188865.0

159.0

52.0

343.0

1.0

20.0

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

0.0

30.0

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

0.0

30.0

967232 rows × 15 columnsIn [916]:

prod_sess_filter = prod_sess_drop.query("CLNT_GENDER == 'F'")

In [927]:

F3040 = prod_sess_filter.query('CLNT_AGE in ["30.0", "40.0"]')
F3040 #30, 40대 여성에 대한 데이터인 F3040이 완성되었다!

Out[927]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

CLNT_GENDER

CLNT_AGE

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

68.0

4237632.0

44.0

33.0

418.0

0.0

30.0

156.0

7112398.0

181.0

236.0

1937.0

0.0

40.0

159.0

1206445.0

177.0

252.0

3733.0

4.0

40.0

...

1184053

6592481.0

949356.0

15.0

150.0

2351.0

0.0

30.0

1184054

6592481.0

962852.0

7.0

145.0

3632.0

0.0

30.0

1184056

6592502.0

63166.0

27.0

19.0

434.0

0.0

30.0

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

0.0

30.0

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

0.0

30.0

699883 rows × 15 columnsIn [929]:

F3040.shape[0] / prod_sess_drop.shape[0]
#전체 중 30,40대 여성의 비율은 72%

Out[929]:

0.7235937189836564

In [930]:

F3040['CLNT_GENDER'].value_counts() #여성밖에 없는 것 확인

Out[930]:

F    699883
Name: CLNT_GENDER, dtype: int64

In [932]:

F3040['CLNT_AGE'].value_counts() #30, 40대 밖에 없는 것도 확인

Out[932]:

30.0    376612
40.0    323271
Name: CLNT_AGE, dtype: int64

In [935]:

F3040.isnull().sum() #결측치 없는 것 확인!

Out[935]:

CLNT_ID               0
SESS_ID               0
SESS_SEQ              0
TOT_PAG_VIEW_CT       0
TOT_SESS_HR_V         0
class                 0
DVC_CTG_NM_desktop    0
DVC_CTG_NM_mobile     0
DVC_CTG_NM_tablet     0
SESS_DT_M_가을          0
SESS_DT_M_봄           0
SESS_DT_M_여름          0
SUM_SEARCH            0
CLNT_GENDER           0
CLNT_AGE              0
dtype: int64

In [942]:

# 분석을 위해 CLNT_ID, SESS_ID 그리고 이제는 변수로서의 의미를 잃어버린 CLNT_GENDER을 드롭해줍시다.
F3040_drop = F3040.drop(['CLNT_ID', 'SESS_ID', 'CLNT_GENDER'], axis=1)

In [943]:

F3040_drop

Out[943]:

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

CLNT_AGE

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

40.0

44.0

33.0

418.0

0.0

30.0

181.0

236.0

1937.0

0.0

40.0

177.0

252.0

3733.0

4.0

40.0

...

1184053

15.0

150.0

2351.0

0.0

30.0

1184054

7.0

145.0

3632.0

0.0

30.0

1184056

27.0

19.0

434.0

0.0

30.0

1184058

33.0

110.0

581.0

0.0

30.0

1184059

32.0

307.0

3493.0

0.0

30.0

699883 rows × 12 columns

이제 아까 위에서 했던 것과 똑같이 전처리를 진행합니다. 쭉쭉 ~ ~ ~! 🚗 ~ 🚗 ~ 🚗

In [944]:

#더미화
prod_f3040 = pd.get_dummies(F3040_drop)
prod_f3040

Out[944]:

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

CLNT_AGE_30.0

CLNT_AGE_40.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

92.0

44.0

1343.0

3.0

44.0

33.0

418.0

0.0

181.0

236.0

1937.0

0.0

177.0

252.0

3733.0

4.0

...

1184053

15.0

150.0

2351.0

0.0

1184054

7.0

145.0

3632.0

0.0

1184056

27.0

19.0

434.0

0.0

1184058

33.0

110.0

581.0

0.0

1184059

32.0

307.0

3493.0

0.0

699883 rows × 13 columns

In [946]:

# feature & target을 분리함.
y = prod_f3040['class']
X = prod_f3040.drop(['class'], axis=1)
print(y.shape)
print(X.shape)

(699883,)
(699883, 12)

In [953]:

# test train split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=77)
X_train2, X_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(X, y, test_size=0.9, random_state=77)

In [950]:

print(X_train.shape)
print(y_train.shape)
print(X_test.shape)
print(y_test.shape)

(559906, 12)
(559906,)
(139977, 12)
(139977,)

In [954]:

print(X_train2.shape)
print(y_train2.shape)
print(X_test2.shape)
print(y_test2.shape)

(69988, 12)
(69988,)
(629895, 12)
(629895,)

In [951]:

scaler = StandardScaler()
X_train_std = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_std = scaler.transform(X_test)

In [955]:

scaler2 = StandardScaler()
X_train_std2 = scaler.fit_transform(X_train2)
X_test_std2 = scaler.transform(X_test2)

Modeling

1. Decision Tree :: 0.6854768997763918

In [969]:

dt = DecisionTreeClassifier()
dt.fit(X_train_std, y_train)
dt.score(X_test_std, y_test)

Out[969]:

0.6854768997763918

In [964]:

y_pred = dt.predict(X_test_std)
print("Confusion matrix : \n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
print("Accuracy Score : ", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Recall Score : ", recall_score(y_test, y_pred))
print("Precision Score : ", precision_score(y_test, y_pred))

Confusion matrix : 
 [[66539 25704]
 [18376 29358]]
Accuracy Score :  0.6850911221129186
Recall Score :  0.6150333095906482
Precision Score :  0.5331807780320366

2. Random Forest :: 0.6559791711316966

In [963]:

Rfr= RandomForestClassifier(n_estimators = 1000)
Rfr.fit(X_train_std2, y_train2)
Rfr.score(X_test_std2, y_test2)

Out[963]:

0.6572158851872137

In [ ]:

y_pred = Rfr.predict(X_test_std2)

In [966]:

print("Confusion matrix : \n", confusion_matrix(y_test2, y_pred))
print("Accuracy Score : ", accuracy_score(y_test2, y_pred))
print("Recall Score : ", recall_score(y_test2, y_pred))
print("Precision Score : ", precision_score(y_test2, y_pred))

Confusion matrix : 
 [[357808  57496]
 [158422  56169]]
Accuracy Score :  0.6572158851872137
Recall Score :  0.26174909478962305
Precision Score :  0.49416267100690625

3. XGBoost :: 0.6615356527675248

In [959]:

xgb_c = xgb.XGBClassifier()

In [961]:

xgb_c.fit(X_train_std2, y_train2)
xgb_c.score(X_test_std2, y_test2)

Out[961]:

0.6615356527675248

In [967]:

y_pred = xgb_c.predict(X_test_std2)
print("Confusion matrix : \n", confusion_matrix(y_test2, y_pred))
print("Accuracy Score : ", accuracy_score(y_test2, y_pred))
print("Recall Score : ", recall_score(y_test2, y_pred))
print("Precision Score : ", precision_score(y_test2, y_pred))

Confusion matrix : 
 [[411599   3705]
 [209492   5099]]
Accuracy Score :  0.6615356527675248
Recall Score :  0.02376148114319799
Precision Score :  0.5791685597455702

[결론]

30, 40대 여성의 데이터로만 분석한 결과도 위와 차이가 없었다.
recall 값을 보면 오히려 앙상블 기법을 적용한 게 훨씬 점수가 떨어져 나온다! 샘플링 크기의 차이 때문일까?
차라리 이런 큰 데이터들은 앙상블 하려고 train set 크기를 줄이는 것보다 많은 train 가지고 간단한 모델에 적합시키는 게 나을 수도 있겠다고 생각했다.

Step 9. 구매이력 변수를 새로 만들자

너무 멀리까지 와버려서 솔직히 변수를 새로 만드는 게 겁이 난다. 또 얼만큼 더 해야하는걸까?
하지만 첫 단추를 잘못끼웠다면 다시 처음부터 끼우는 게 맞다....
또, 추가적으로 처음에 제거하였던 HITS_SEQ도 분석에 포함시켜보고자 한다. [HITS_SEQ] Web/App에서 페이지 또는 화면 클릭, 이벤트 참여, 검색 등 방문자의 행위에 대해 순서대로 배열된 일련번호. 세션 내에서 발생되며, 첫번째 행위에 대해서는 1로 설정됨 (즉 몇 번째 행위에서 구매가 일어났는지에 대한 지표로, 이는 product에만 있으므로 구매가 일어나지 않은 경우에 대해서는 0으로 결측값 처리하자.)

How! 구매이력 변수는 어떻게 만들까?

PRODUCT 데이터 셋에는 구매가 발생했을 때 해당 CLNT_ID, SESS_ID와 어떤 상품을 구매하였는지에 대한 정보가 있다.
이를 COUNT하여 구매이력(BUY_CNT)변수로 이용하자는 것이 기본 아이디어

주의할 점

그런데 이때, 구매 시 두 개의 다른 상품을 구매하였다면 구매 한 건에 대해 ROW가 두 개 생긴다. ==> SESS_ID가 같다면 동일한 구매로 간주, SESS_ID가 다른 경우에만 다른 날짜에 구매한 것으로 간주하여 이 경우 BUY_CNT를 1증가시킴.
session 정보는 있으나 구매로 이어진 적 없는 경우에는 0, 첫 번째 구매 시 buy_cnt는 1, 두 번째 구매 시 buy_cnt는 2로 둔다.

구매이력 변수를 만들자!

In [1004]:

prod_buy = product.merge(session, on=["CLNT_ID", "SESS_ID"], how="inner")

In [1007]:

prod_buy_sort = prod_buy.sort_values(by=['CLNT_ID', 'SESS_DT'])
prod_buy_sort

Out[1007]:

CLNT_ID

SESS_ID

HITS_SEQ

PD_C

PD_ADD_NM

PD_BRA_NM

PD_BUY_AM

PD_BUY_CT

SESS_SEQ

SESS_DT

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

DVC_CTG_NM

ZON_NM

CITY_NM

307620

6059256

715072

(not set)

[이롬]

47,000

204

20180621

7.0

desktop

Gyeonggi-do

Osan-si

32606

5317297

598634

피테로마 때박살:피테로마 때박살 120종

[유씨지]

39,800

213

20180703

33.0

865

desktop

Gyeonggi-do

Hwaseong-si

284679

10548225

605825

(not set)

[슈에무라]

49,000

20180407

48.0

1,776

desktop

Seoul

237322

2108568

425529

선택:데일리 디펜스 / 1개

비욘드

4,500

20180826

44.0

1,343

mobile

Busan

237323

2108568

425529

선택:딥모이 / 1개

비욘드

4,500

20180826

44.0

1,343

mobile

Busan

...

212471

6592519

2373889

127

737746

색상:403 / 1개

입생로랑

43,000

221

20180821

128.0

2,762

mobile

Gyeongsangbuk-do

Pohang-si

44012

6592524

8220549

813954

색상:돌체 비타 / 1개

나스

40,000

20180516

75.0

851

mobile

Seoul

44013

6592524

8220549

817564

1개

맥

47,000

20180516

75.0

851

mobile

Seoul

44014

6592524

8220549

748742

1개

맥

48,000

20180516

75.0

851

mobile

Seoul

392067

6592544

8270794

706193

타입:세트

[설화수]

52,000

20180515

13.0

105

desktop

Gyeonggi-do

Siheung-si

403714 rows × 15 columnsIn [1020]:

from tqdm import tqdm

In [ ]:

CLNT_ID = 0
SESS_ID = 0
count = 0
bar = tqdm(prod_buy_sort.iterrows())
BUY_CNT = []
for idx, member in bar:
    if member["CLNT_ID"] != CLNT_ID :
        CLNT_ID = member["CLNT_ID"]
        SESS_ID = member['SESS_ID']
        count = 1
    if SESS_ID != member['SESS_ID'] :
        SESS_ID = member['SESS_ID']
        count += 1
    BUY_CNT.append(count)

In [1058]:

prod_buy_sort["BUY_CNT"] = BUY_CNT
prod_buy_sort["BUY_CNT"]

Out[1058]:

307620    1
32606     2
284679    1
237322    1
237323    1
         ..
212471    3
44012     1
44013     1
44014     1
392067    1
Name: BUY_CNT, Length: 403714, dtype: int64

In [1044]:

prod_buy_sort = prod_buy_sort[{'CLNT_ID', 'SESS_ID', 'BUY_CNT'}]
prod_buy_sort

Out[1044]:

CLNT_ID

BUY_CNT

SESS_ID

307620

6059256

32606

5317297

284679

10548225

237322

2108568

237323

2108568

...

212471

6592519

2373889

44012

6592524

8220549

44013

6592524

8220549

44014

6592524

8220549

392067

6592544

8270794

403714 rows × 3 columns

필요없는 나머지 변수는 전부 드랍합니다. 이제 이 데이터셋을 CLNT_ID와 SESS_ID를 기준으로 합쳐봅시다!

여기서부터 전처리 다시 하는 과정이오니 넘겨주세요

그저 다른 점 하나는 HITS_SEQ가 있다는 것.....In [972]:

#거의 태초의 상태로 돌아왔다. 이 모습을 보니 살짝 멘탈이 흔들린다.
prod_sess_class2 = prod_sess_full.loc[prod_sess_full['CLNT_ID'].notnull()]
prod_sess_class2

Out[972]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

SESS_DT

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

DVC_CTG_NM

ZON_NM

CITY_NM

HITS_SEQ

PD_C

PD_ADD_NM

PD_BRA_NM

PD_BUY_AM

PD_BUY_CT

8.0

6964877.0

7.0

2018-06-06

38.0

366.0

mobile

Gyeonggi-do

Gwangmyeong-si

NaN

25.0

5317297.0

213.0

2018-07-03

33.0

865.0

desktop

Gyeonggi-do

Hwaseong-si

8.0

598634.0

피테로마 때박살:피테로마 때박살 120종

[유씨지]

39800.0

1.0

25.0

6059256.0

204.0

2018-06-21

7.0

99.0

desktop

Gyeonggi-do

Osan-si

8.0

715072.0

(not set)

[이롬]

47000.0

1.0

25.0

8113243.0

160.0

2018-05-18

28.0

1540.0

desktop

Gyeonggi-do

Osan-si

NaN

25.0

9506206.0

111.0

2018-04-25

12.0

242.0

desktop

Gyeonggi-do

Hwaseong-si

NaN

...

1828908

6592524.0

8220549.0

10.0

2018-05-16

75.0

851.0

mobile

Seoul

19.0

813954.0

색상:돌체 비타 / 1개

나스

40000.0

1.0

1828909

6592536.0

61570.0

67.0

2018-09-30

57.0

567.0

mobile

Busan

NaN

1828910

6592536.0

1078369.0

62.0

2018-09-12

50.0

525.0

mobile

Busan

NaN

1828911

6592536.0

1347403.0

57.0

2018-09-08

239.0

1214.0

mobile

Busan

NaN

1828912

6592544.0

8270794.0

1.0

2018-05-15

13.0

105.0

desktop

Gyeonggi-do

Siheung-si

14.0

706193.0

타입:세트

[설화수]

52000.0

1.0

1184063 rows × 15 columnsIn [974]:

#y값 생성하기
prod_sess_class2['class']=1

#PD_C가 null이 아니라면 구매로 이어진 case로 class 값을 1로 할당하며
prod_sess_class_a = prod_sess_class2.loc[prod_sess_class2['PD_C'].notnull()]
prod_sess_class_a['class']=1

#PD_C가 null이라면 구매로 이어지지 않은 case로 class 값을 0으로 할당함.
prod_sess_class_b = prod_sess_class2.loc[prod_sess_class2['PD_C'].isnull()]
prod_sess_class_b['class']=0

#이후 위의 두 개를 합치면~ 짜잔 class 값이 저장되어 있는 최종 데이터 셋 완성!
prod_sess_class2 = pd.concat([prod_sess_class_a,prod_sess_class_b],axis=0)

In [976]:

prod_sess_class2['class'].value_counts()

Out[976]:

0    780349
1    403714
Name: class, dtype: int64

In [977]:

#변수 삭제, 이때 HITS_SEQ는 남겨둠.
prod_sess_del2 = prod_sess_class2.drop(['PD_C','PD_ADD_NM', 'PD_BRA_NM', 'PD_BUY_AM', 'PD_BUY_CT', 'ZON_NM', 'CITY_NM'], axis=1)
prod_sess_del2

Out[977]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

SESS_DT

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

DVC_CTG_NM

HITS_SEQ

class

25.0

5317297.0

213.0

2018-07-03

33.0

865.0

desktop

8.0

25.0

6059256.0

204.0

2018-06-21

7.0

99.0

desktop

8.0

33.0

10548225.0

2.0

2018-04-07

48.0

1776.0

desktop

13.0

56.0

2108568.0

92.0

2018-08-26

44.0

1343.0

mobile

57.0

56.0

2108568.0

92.0

2018-08-26

44.0

1343.0

mobile

57.0

...

1828904

6592524.0

7212211.0

33.0

2018-06-02

110.0

581.0

mobile

NaN

1828905

6592524.0

7235959.0

32.0

2018-06-01

307.0

3493.0

mobile

NaN

1828909

6592536.0

61570.0

67.0

2018-09-30

57.0

567.0

mobile

NaN

1828910

6592536.0

1078369.0

62.0

2018-09-12

50.0

525.0

mobile

NaN

1828911

6592536.0

1347403.0

57.0

2018-09-08

239.0

1214.0

mobile

NaN

1184063 rows × 9 columnsIn [978]:

#계절변수 생성 및 더미화 (+사용기기까지 같이 더미화됨.)
prod_sess_del2['SESS_DT'] = pd.to_datetime(prod_sess_del2['SESS_DT'], format='%Y-%m-%d')
prod_sess_del2['SESS_DT_M'] = prod_sess_del2['SESS_DT'].dt.month
prod_sess_del2['SESS_DT_M']
prod_sess_del2.drop(['SESS_DT'], axis=1, inplace=True)
prod_sess_del2['SESS_DT_M'] = prod_sess_del2['SESS_DT_M'].apply(vacation)
prod_sess_dum2 = pd.get_dummies(prod_sess_del2)

In [979]:

prod_sess_dum2

Out[979]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

HITS_SEQ

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

25.0

5317297.0

213.0

33.0

865.0

8.0

25.0

6059256.0

204.0

7.0

99.0

8.0

33.0

10548225.0

2.0

48.0

1776.0

13.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

57.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

57.0

...

1828904

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

NaN

1828905

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

NaN

1828909

6592536.0

61570.0

67.0

57.0

567.0

NaN

1828910

6592536.0

1078369.0

62.0

50.0

525.0

NaN

1828911

6592536.0

1347403.0

57.0

239.0

1214.0

NaN

1184063 rows × 13 columnsIn [982]:

#sum_search 변수 생성
prod_search22 = prod_sess_dum2.merge(prod_search, on=["CLNT_ID", "SESS_ID"], how="left")
prod_search22

Out[982]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

HITS_SEQ

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

25.0

5317297.0

213.0

33.0

865.0

8.0

NaN

25.0

6059256.0

204.0

7.0

99.0

8.0

NaN

33.0

10548225.0

2.0

48.0

1776.0

13.0

12.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

57.0

3.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

57.0

3.0

...

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

NaN

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

NaN

1184060

6592536.0

61570.0

67.0

57.0

567.0

NaN

1184061

6592536.0

1078369.0

62.0

50.0

525.0

NaN

1.0

1184062

6592536.0

1347403.0

57.0

239.0

1214.0

NaN

3.0

1184063 rows × 14 columns

In [983]:

#고객 정보를 담은 Cust 데이터 셋과 merge
prod_sess_cust2 = prod_search22.merge(cust, on="CLNT_ID", how="left")
prod_sess_cust2

Out[983]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

HITS_SEQ

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

SUM_SEARCH

CLNT_GENDER

CLNT_AGE

25.0

5317297.0

213.0

33.0

865.0

8.0

NaN

25.0

6059256.0

204.0

7.0

99.0

8.0

NaN

33.0

10548225.0

2.0

48.0

1776.0

13.0

12.0

NaN

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

57.0

3.0

40.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

57.0

3.0

40.0

...

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

NaN

30.0

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

NaN

30.0

1184060

6592536.0

61570.0

67.0

57.0

567.0

NaN

1184061

6592536.0

1078369.0

62.0

50.0

525.0

NaN

1.0

NaN

1184062

6592536.0

1347403.0

57.0

239.0

1214.0

NaN

3.0

NaN

1184063 rows × 16 columnsIn [995]:

#결측값 처리
prod_sess_cust2["SUM_SEARCH"] = prod_sess_cust2["SUM_SEARCH"].fillna(0)

In [996]:

prod_sess_cust2["HITS_SEQ"] = prod_sess_cust2["HITS_SEQ"].fillna(0)

In [997]:

class1_mean = 82.776632
class0_mean = 98.082325
#Class가 1인 데이터만 필터링하여 TOT_PAG_VIEW_CT 결측값을 class1_mean으로 치환
prod_sess_class_1 = prod_sess_cust2.loc[prod_sess_cust2['class']==1]
prod_sess_class_1['TOT_PAG_VIEW_CT'] = prod_sess_class_1['TOT_PAG_VIEW_CT'].fillna(class1_mean)

#Class가 0인 데이터만 필터링하여 TOT_PAG_VIEW_CT 결측값을 class0_mean으로 치환
prod_sess_class_0 = prod_sess_cust2.loc[prod_sess_cust2['class']==0]
prod_sess_class_0['TOT_PAG_VIEW_CT'] = prod_sess_class_0['TOT_PAG_VIEW_CT'].fillna(class0_mean)

#그리고 두 개를 합치자!
prod_sess_class2 = pd.concat([prod_sess_class_1,prod_sess_class_0],axis=0)

In [998]:

class1_mean = 1718.171140
class0_mean = 1405.188022
#Class가 1인 데이터만 필터링하여 TOT_SESS_HR_V 결측값을 class1_mean으로 치환
prod_sess_class_1 = prod_sess_class2.loc[prod_sess_class2['class']==1]
prod_sess_class_1['TOT_SESS_HR_V'] = prod_sess_class_1['TOT_SESS_HR_V'].fillna(class1_mean)

#Class가 0인 데이터만 필터링하여 TOT_SESS_HR_V 결측값을 class0_mean으로 치환
prod_sess_class_0 = prod_sess_class2.loc[prod_sess_class2['class']==0]
prod_sess_class_0['TOT_SESS_HR_V'] = prod_sess_class_0['TOT_SESS_HR_V'].fillna(class0_mean)

#그리고 두 개를 합치자!
prod_sess_class2 = pd.concat([prod_sess_class_1,prod_sess_class_0],axis=0)

In [999]:

prod_sess_class2.isnull().sum()

Out[999]:

CLNT_ID                    0
SESS_ID                    0
SESS_SEQ                   0
TOT_PAG_VIEW_CT            0
TOT_SESS_HR_V              0
HITS_SEQ                   0
class                      0
DVC_CTG_NM_desktop         0
DVC_CTG_NM_mobile          0
DVC_CTG_NM_tablet          0
SESS_DT_M_가을               0
SESS_DT_M_봄                0
SESS_DT_M_여름               0
SUM_SEARCH                 0
CLNT_GENDER           216831
CLNT_AGE              216831
dtype: int64

In [1001]:

prod_sess_drop2 = prod_sess_class2.dropna()
prod_sess_drop2.isnull().sum()

Out[1001]:

CLNT_ID               0
SESS_ID               0
SESS_SEQ              0
TOT_PAG_VIEW_CT       0
TOT_SESS_HR_V         0
HITS_SEQ              0
class                 0
DVC_CTG_NM_desktop    0
DVC_CTG_NM_mobile     0
DVC_CTG_NM_tablet     0
SESS_DT_M_가을          0
SESS_DT_M_봄           0
SESS_DT_M_여름          0
SUM_SEARCH            0
CLNT_GENDER           0
CLNT_AGE              0
dtype: int64

In [1247]:

prod_sess_drop2['CLNT_AGE'] = prod_sess_drop2['CLNT_AGE'].astype(str)
prod_sess_buy = pd.get_dummies(prod_sess_drop2)

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  """Entry point for launching an IPython kernel.

In [1248]:

prod_sess_buy.isnull().sum()

Out[1248]:

CLNT_ID               0
SESS_ID               0
SESS_SEQ              0
TOT_PAG_VIEW_CT       0
TOT_SESS_HR_V         0
HITS_SEQ              0
class                 0
DVC_CTG_NM_desktop    0
DVC_CTG_NM_mobile     0
DVC_CTG_NM_tablet     0
SESS_DT_M_가을          0
SESS_DT_M_봄           0
SESS_DT_M_여름          0
SUM_SEARCH            0
CLNT_GENDER_F         0
CLNT_GENDER_M         0
CLNT_AGE_10.0         0
CLNT_AGE_20.0         0
CLNT_AGE_30.0         0
CLNT_AGE_40.0         0
CLNT_AGE_50.0         0
CLNT_AGE_60.0         0
CLNT_AGE_70.0         0
CLNT_AGE_80.0         0
dtype: int64

여기까지 HITS_SEQ 변수를 포함하여 만든 데이터셋 생성 완료

In [1249]:

prod_sess_buy

Out[1249]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

HITS_SEQ

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

...

CLNT_GENDER_F

CLNT_GENDER_M

CLNT_AGE_10.0

CLNT_AGE_20.0

CLNT_AGE_30.0

CLNT_AGE_40.0

CLNT_AGE_50.0

CLNT_AGE_60.0

CLNT_AGE_70.0

CLNT_AGE_80.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

57.0

...

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

57.0

...

68.0

4237632.0

44.0

33.0

418.0

31.0

...

135.0

253618.0

29.0

40.0

697.0

21.0

...

156.0

7112398.0

181.0

236.0

1937.0

231.0

...

1184055

6592482.0

5743284.0

33.0

12.0

112.0

0.0

...

1184056

6592502.0

63166.0

27.0

19.0

434.0

0.0

...

1184057

6592519.0

6188865.0

159.0

52.0

343.0

0.0

...

1184058

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

0.0

...

1184059

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

0.0

...

967232 rows × 24 columnsIn [1250]:

prod_buy_sort

Out[1250]:

CLNT_ID

BUY_CNT

SESS_ID

307620

6059256

32606

5317297

284679

10548225

237322

2108568

237323

2108568

...

212471

6592519

2373889

44012

6592524

8220549

44013

6592524

8220549

44014

6592524

8220549

392067

6592544

8270794

403714 rows × 3 columnsIn [1251]:

prod_buy = prod_sess_buy.merge(prod_buy_sort, on=["CLNT_ID", "SESS_ID"], how="left")
prod_buy[:20] #두 데이터 셋을 left join 하여 합칩니다.

Out[1251]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

HITS_SEQ

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

...

CLNT_GENDER_M

CLNT_AGE_10.0

CLNT_AGE_20.0

CLNT_AGE_30.0

CLNT_AGE_40.0

CLNT_AGE_50.0

CLNT_AGE_60.0

CLNT_AGE_70.0

CLNT_AGE_80.0

BUY_CNT

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

57.0

...

1.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

57.0

...

1.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

57.0

...

1.0

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

57.0

...

1.0

68.0

4237632.0

44.0

33.0

418.0

31.0

...

1.0

135.0

253618.0

29.0

40.0

697.0

21.0

...

1.0

156.0

7112398.0

181.0

236.0

1937.0

231.0

...

1.0

159.0

1206445.0

177.0

252.0

3733.0

268.0

...

1.0

222.0

3257833.0

29.0

47.0

2309.0

35.0

...

1.0

258.0

6639976.0

36.0

105.0

1774.0

97.0

...

1.0

266.0

3904945.0

9.0

37.0

367.0

38.0

...

1.0

305.0

6534328.0

21.0

193.0

2453.0

106.0

...

1.0

305.0

6534328.0

21.0

193.0

2453.0

106.0

...

1.0

305.0

6534328.0

21.0

193.0

2453.0

178.0

...

1.0

305.0

6534328.0

21.0

193.0

2453.0

178.0

...

1.0

421.0

10813914.0

21.0

92.0

422.0

78.0

...

1.0

421.0

10813914.0

21.0

92.0

422.0

78.0

...

1.0

421.0

10813914.0

21.0

92.0

422.0

78.0

...

1.0

421.0

10813914.0

21.0

92.0

422.0

78.0

...

1.0

434.0

6430259.0

278.0

15.0

89.0

16.0

...

2.0

20 rows × 25 columns

문제가 생겼다 ......

데이터가 약 5만개 늘어났습니다.
left join을 하면 left쪽, 즉 prod_sess_buy의 row 수인 967232개로 생성이 되어야 하는데 왜이럴까요?
바로.. key가 고유하지 않아서 입니다. (같은 sess_id를 가진 row가 a셋에 2개, b셋에 2개있다면, 그 두 개의 모든 조합인 4개가 결과 셋에 생성된 것입니다.)

이는 product 데이터 셋이 구매 건수로 생성되지 않고 구매물품을 기준으로 생성되어서 그렇습니다. 예를 들어 하나의 SESS_ID 77이라는 사람이 양말과 신발을 구매하였다면 Product에는 77 양말 77 신발 로 들어가기 때문에 결국 이 조합은 key로서의 역할을 하지 못하는 것이지요. 애초에 Product 셋을 보고 중복된 값에 대해 먼저 처리를 해주었으면 좋았겠지만, 미처 생각하지 못한 제 잘못입니다. 분석 처음부터 잘못되었다고 생각할 수 있겠네요. 모든 join에서 저는 CLNT_ID, SESS_ID의 조합이 KEY의 역할을 하도록 중복을 없애는 전처리를 먼저 수행해주었어야 했습니다. 그걸 잊은 채 열심히 join 해버렸더니 결국 이 사단이 났네요 ㅠㅜ

다시 처음으로 돌아가기엔 저는 6주차 과제를 해야해서요 ㅎㅎ,, 일단 아쉬운 마음은 뒤로 하고 이 상황을 어떻게 극복할 수 있을까 하다가, 중복 행에 대해서 삭제해주는 함수 duplicate를 이용해보기로 하였습니다.In [1252]:

prod_buy.isnull().sum()
#join하면서 새롭게 추가한 함수 BUY_CNT에 결측치가 생겼으므로 처리해줍니다.

Out[1252]:

CLNT_ID                    0
SESS_ID                    0
SESS_SEQ                   0
TOT_PAG_VIEW_CT            0
TOT_SESS_HR_V              0
HITS_SEQ                   0
class                      0
DVC_CTG_NM_desktop         0
DVC_CTG_NM_mobile          0
DVC_CTG_NM_tablet          0
SESS_DT_M_가을               0
SESS_DT_M_봄                0
SESS_DT_M_여름               0
SUM_SEARCH                 0
CLNT_GENDER_F              0
CLNT_GENDER_M              0
CLNT_AGE_10.0              0
CLNT_AGE_20.0              0
CLNT_AGE_30.0              0
CLNT_AGE_40.0              0
CLNT_AGE_50.0              0
CLNT_AGE_60.0              0
CLNT_AGE_70.0              0
CLNT_AGE_80.0              0
BUY_CNT               647777
dtype: int64

In [1253]:

prod_buy['BUY_CNT'] = prod_buy['BUY_CNT'].fillna(0)
prod_buy.isnull().sum()

Out[1253]:

CLNT_ID               0
SESS_ID               0
SESS_SEQ              0
TOT_PAG_VIEW_CT       0
TOT_SESS_HR_V         0
HITS_SEQ              0
class                 0
DVC_CTG_NM_desktop    0
DVC_CTG_NM_mobile     0
DVC_CTG_NM_tablet     0
SESS_DT_M_가을          0
SESS_DT_M_봄           0
SESS_DT_M_여름          0
SUM_SEARCH            0
CLNT_GENDER_F         0
CLNT_GENDER_M         0
CLNT_AGE_10.0         0
CLNT_AGE_20.0         0
CLNT_AGE_30.0         0
CLNT_AGE_40.0         0
CLNT_AGE_50.0         0
CLNT_AGE_60.0         0
CLNT_AGE_70.0         0
CLNT_AGE_80.0         0
BUY_CNT               0
dtype: int64

In [1254]:

buy_dup = prod_buy.drop_duplicates()

In [1255]:

buy_dup #column의 모든 값이 같다면 그 중복된 행을 제거하였습니다. 많이 줄어들었네요 ㅠ 다행......

Out[1255]:

CLNT_ID

SESS_ID

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

HITS_SEQ

class

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

...

CLNT_GENDER_M

CLNT_AGE_10.0

CLNT_AGE_20.0

CLNT_AGE_30.0

CLNT_AGE_40.0

CLNT_AGE_50.0

CLNT_AGE_60.0

CLNT_AGE_70.0

CLNT_AGE_80.0

BUY_CNT

56.0

2108568.0

92.0

44.0

1343.0

57.0

...

1.0

68.0

4237632.0

44.0

33.0

418.0

31.0

...

1.0

135.0

253618.0

29.0

40.0

697.0

21.0

...

1.0

156.0

7112398.0

181.0

236.0

1937.0

231.0

...

1.0

159.0

1206445.0

177.0

252.0

3733.0

268.0

...

1.0

...

1391151

6592482.0

5743284.0

33.0

12.0

112.0

0.0

...

0.0

1391152

6592502.0

63166.0

27.0

19.0

434.0

0.0

...

0.0

1391153

6592519.0

6188865.0

159.0

52.0

343.0

0.0

...

0.0

1391154

6592524.0

7212211.0

33.0

110.0

581.0

0.0

...

0.0

1391155

6592524.0

7235959.0

32.0

307.0

3493.0

0.0

...

0.0

877238 rows × 25 columns

다시 모델링 해봅시다

In [1256]:

buy = buy_dup.drop(['CLNT_ID', 'SESS_ID'], axis=1)

y = buy['class']
X = buy.drop(['class'], axis=1)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=777)

scaler = StandardScaler()
X_train_std = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_std = scaler.transform(X_test)

In [1257]:

X_train

Out[1257]:

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

HITS_SEQ

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

...

CLNT_GENDER_M

CLNT_AGE_10.0

CLNT_AGE_20.0

CLNT_AGE_30.0

CLNT_AGE_40.0

CLNT_AGE_50.0

CLNT_AGE_60.0

CLNT_AGE_70.0

CLNT_AGE_80.0

BUY_CNT

1044031

12.0

30.0

239.000000

0.0

...

0.0

860565

178.0

1.0

1405.188022

0.0

...

0.0

888770

175.0

32.0

2546.000000

0.0

...

0.0

1323381

79.0

36.0

735.000000

0.0

...

0.0

1389236

3.0

150.0

1230.000000

0.0

...

0.0

...

335240

8.0

42.0

424.000000

49.0

...

1.0

345653

355.0

116.0

7955.000000

111.0

...

3.0

594412

1385.0

70.0

1427.000000

42.0

...

1.0

988601

1218.0

52.0

757.000000

0.0

...

0.0

839653

590.0

102.0

609.000000

0.0

...

0.0

701790 rows × 22 columnsIn [1258]:

X_test

Out[1258]:

SESS_SEQ

TOT_PAG_VIEW_CT

TOT_SESS_HR_V

HITS_SEQ

DVC_CTG_NM_desktop

DVC_CTG_NM_mobile

DVC_CTG_NM_tablet

SESS_DT_M_가을

SESS_DT_M_봄

SESS_DT_M_여름

...

CLNT_GENDER_M

CLNT_AGE_10.0

CLNT_AGE_20.0

CLNT_AGE_30.0

CLNT_AGE_40.0

CLNT_AGE_50.0

CLNT_AGE_60.0

CLNT_AGE_70.0

CLNT_AGE_80.0

BUY_CNT

1216528

11.0

29.0

254.0

0.0

...

0.0

1291017

902.0

62.0

341.0

0.0

...

0.0

832395

461.0

262.0

3754.0

0.0

...

0.0

1189923

3.0

57.0

1285.0

0.0

...

0.0

1154212

10.0

18.0

126.0

0.0

...

0.0

...

803944

7.0

59.0

550.0

0.0

...

0.0

941744

269.0

51.0

940.0

0.0

...

0.0

1246892

8.0

223.0

1954.0

0.0

...

0.0

908786

253.0

464.0

4453.0

0.0

...

0.0

335328

68.0

95.0

816.0

90.0

...

1.0

175448 rows × 22 columnsIn [1259]:

X_train_std.shape

Out[1259]:

(701790, 22)

In [1260]:

X_test_std.shape

Out[1260]:

(175448, 22)

In [1261]:

y_train.shape

Out[1261]:

(701790,)

In [1262]:

y_test.shape

Out[1262]:

(175448,)

In [1263]:

plz = DecisionTreeClassifier(random_state=77)
plz.fit(X_train_std, y_train)
plz.score(X_test_std, y_test)

Out[1263]:

1.0

In [1264]:

y_pred = plz.predict(X_test_std)

In [1265]:

confusion_matrix(y_test, y_pred)

Out[1265]:

array([[129464,      0],
       [     0,  45984]], dtype=int64)

In [1266]:

god = LogisticRegression()
god.fit(X_train_std, y_train)
god.score(X_test_std, y_test)

Out[1266]:

1.0

말도 안 되는 값이 나왔습니다. 아무래도 새로 넣은 변수 HITS_SEQ, BUY_CNT가 구매 한 고객으로부터만 얻을 수 있는 값이기 때문인 것 같습니다. HITS_SEQ는 구매까지의 페이지 창 클릭수라고 볼 수 있고 BUY_CNT는 구매한 고객의 구매이력 변수이나, 이 또한 PRODUCT 데이터 셋에서만 만들 수 있었기 때문에 SESSION 값만 있는 고객에 대해서는 0이 들어갑니다. 각각 BUY_CNT만 없앴을 때, HITS_SEQ만 없앴을 때를 비교해 보았는데 둘 중 어느 하나만 있더라도 설명력은 1.0 혹은 0.99가 나왔으며 두 변수 모두 없었을 때만 지금까지의 분석 결과와 비슷한 SCORE가 나왔습니다. 결과적으로 모델 자체의 성능은 올랐지만.... 좋은 결과는 아니라고 볼 수 있었습니다. 하지만 좋은 경험이라고 생각하겠습니다.

In [1268]:

buy = buy_dup.drop(['CLNT_ID', 'SESS_ID', 'HITS_SEQ', 'BUY_CNT'], axis=1)

y = buy['class']
X = buy.drop(['class'], axis=1)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=777)

scaler = StandardScaler()
X_train_std = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_std = scaler.transform(X_test)

In [1269]:

plz = DecisionTreeClassifier(random_state=77)
plz.fit(X_train_std, y_train)
plz.score(X_test_std, y_test)

Out[1269]:

0.6321987141489216

In [1270]:

god = LogisticRegression()
god.fit(X_train_std, y_train)
god.score(X_test_std, y_test)

Out[1270]:

0.7379508458346633

그래도 마지막 분석에서 ACCURACY 0.7을 넘었습니다!!!! 위에서 열심히 했던 분석과 다른 게 하나 있다면 중복행을 제거한 것 뿐입니다. 아무래도 JOIN 과정에서 잘못되어 중복된 행이 여러 개 생긴 것도 큰 영향을 미친 것 같습니다.

느낀점

리얼한 데이터를 다루는 것은 너무나도 어렵다. 그러니 각오하고 시작하자..
데이터셋이 이처럼 분할되어 있는 경우 JOIN 할 때에도 주기적으로 상황을 체크하여 이번(KEY값으로 인한 중복행 발생)같은 사태가 발생하지 않도록 해야한다.
큼직한 성능 자체는 모델선정과 하이퍼파라미터 튜닝보다는 데이터 셋 자체 (피쳐 개수 등)의 문제로 이어진다.
피쳐 엔지니어링 시에 구현 능력이 중요하게 다가왔다. 알고리즘 문제 열심히 풀어야겠다.
다시 한 번 느끼지만 인생은 내 생각처럼 흘러가는 법이 없는 것 같다....

지금까지 배웠던 내용을 적용해볼 수 있었던 좋은 시간이었습니다. 목표 SCORE는 0.7이었는데 어쩌다보니 결국 넘기긴 했네요 .... 마지막 중복 행에 대해 제거만 했더니 이렇게 나온 걸 보니 허무하기도 합니다만... 그래도 전처리에서 어떻게 결측값을 처리할지, 모델은 어떻게 선정할 지, 하이퍼 파라미터 튜닝은 어떤 식으로 진행할 지, 모델 성능이 잘 안나온다면 원인은 무엇일지에 대해 고민해본 과정과 시간들은 헛되지 않았다고 생각합니다 밑 부분엔 멘탈이 나가서 주석이 별로 없는 점 양해부탁드리고요,, 읽으시느라 고생 많으셨습니다!

쁘이 V^--------------------^V

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Last updated 4 years ago