[if kakao] 알아서 저금해주는 똑똑한 저금통 자동 모으기 개발

Airflow

Python: pickle

Spark: 고객별로 개인화된 11개 모델, 처리 대상을 10,000명씩 파티셔닝해서 실행

ARIAM, LSTM, prophet 등 6개, ensemble 5개, 총 11개의 모델 중 가장 성능이 좋은 모델 선택

1. Get data

2. 학습

3. 예측

 

평가지표

• RMSE: picked가 가장 좋음

• Precision(정확도): 하락으로 예측되는 대상 중에 실제 하락인 비중 → 중요

• Recall(재현율): 하락 예측 재현율 → 실제로 하락하는 대상 중에 하락으로 예측에 성공한 비중

  우리 모델에서는 하락을 상승으로 예측해버리는 오류를 막아야 함

  왜냐면 저축을 많이 해버리면 사용자가 당황할 수 있으니까 적게 하는 쪽으로 보수적으로 예측

  picked가 가장 좋음

  보통 정확도랑 재현율은 상충 관계인데 precision보다 recall을 더 중요하게 봄

• 상관관계: 서비스 적정성 판단 지표, 잔고가 늘면 저금액이 늘어나는가에 대한 상관관계

 

if.kakao.com/session/63

if(kakao)2020