꿈라CBT다음 <보기>의 파생변수 설계에 대한 검토 의견으로 가장 적절한 것은?
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서점이 고객 이탈 예측 모형을 만들며 '구매 성향'을 나타내는 파생변수를 설계하였다.
| 변수 | 정의 | 비고 |
|---|---|---|
| W1 | 연간 주문 금액을 연간 주문 건수로 나눈 건당 평균 금액 | 주문 0건인 고객 7% 존재 |
| W2 | 연간 주문 금액을 10개 구간으로 나눈 등급 | W1·연간 주문 금액과 함께 투입 |
| W3 | 최근 구매일 기준 경과일수 | 기준일 이전 정보만 사용 |
- 1W1의 분모가 0이 되는 고객은 값을 0으로 채우면 되므로 문제가 없고, W2는 구간화로 정보가 정제되므로 원변수와 함께 넣을수록 성능이 좋아진다.
- 2W2를 10개 구간으로 나눈 것은 지나치게 세분화된 것이므로 2개 구간으로 줄이면 W1의 분모 문제와 중복 문제가 함께 해결된다.
- 3W3은 날짜를 이용한 변수이므로 예측 시점에 값이 변해 사용할 수 없으며, W1과 W2만 사용해야 한다.
- 4W1은 주문 0건에서 분모가 0이라 별도 규칙이 필요하고, W2는 원변수와 중복되므로 하나만 선택해야 하며, W3은 적절하다.