머신러닝 모델링을 통해 고객 행동 메커니즘을 규명한 경험이 있다면 구체적으로 어떤 방법을 사용했나요?

머신러닝을 데이터 분석에 활용한 경험 중 가장 기억에 남는 것은 학교 수업에서 고객 이탈 예측 모델을 구현한 것입니다. 기존에는 단순 통계로만 보던 지표를 Random Forest 모델로 분류 예측으로 전환하자, 이탈 가능성이 높은 고객 세그먼트를 사전에 파악할 수 있게 됐습니다. 이 경험에서 배운 가장 중요한 것은 피처 중요도(Feature Importance) 분석인데, 모델이 어떤 변수를 기반으로 예측하는지 확인하면 도메인 전문가와의 소통이 훨씬 풍부해집니다. 또 모델 성능 지표를 목적에 맞게 선택하는 것도 중요한데, 이탈 예측에서는 Precision보다 Recall이 더 중요한 경우가 많아서 지표 선택 자체가 비즈니스 판단과 연결됩니다. ML은 분석의 결론을 자동화하는 것이 아니라 더 정밀한 질문을 던지게 하는 도구라고 생각합니다.