광고 데이터 CVR 예측 모델링_5224 - (캠페인 변경)

1. 캠페인 정보

camp_id	캠페인명	시작일	종료일
5224	202506 -	2025-06-01	2025-06-30

 

 

2. 캠페인 변경 이유

1. 데이터 기간 부족 : 기존 캠페인(5221)은 총 6일치 데이터로, train 4일 / valid 1일 / test 1일로 분할할 수밖에 없는 구조였음
   광고 행동 로그는 시계열 데이터이므로, 일반적인 전환 패턴과 규칙을 학습하기 위해서는 보다 긴 기간의 데이터 확보가 필요
2. 일반화 성능 저하 우려 : 데이터 기간이 짧을수록 특정 시점의 트렌드에 과적합될 위험이 크며, 단기 데이터 특성상 편향이 존재할 가능성이 높음
   다양한 날짜와 시간대의 행동 흐름이 충분히 포함된 데이터를 기반으로 모델의 일반화 성능을 확보할 필요가 있음
3. 파생 피처 설계의 한계 : 기존 모델에서 time_diff_prev_hour의 중요도가 지나치게 높아 과적합이 우려되었으나, 데이터 기간의 제약으로 인해 이를 대체할 다양한 과거 집계 피처를 생성하는 것이 불가능했음
   데이터 기간이 충분한 캠페인으로 변경함으로써 시간 축 기반의 풍부한 피처 설계가 가능해짐
4. 클래스 불균형 개선 가능성 : 기존 캠페인은 전환 건수 자체가 극히 적어 어떠한 샘플링 전략을 적용하더라도 소수 클래스 학습에 근본적인 한계가 있었음
   더 많은 로그 데이터를 보유한 캠페인에서는 절대적인 전환 건수가 늘어날 수 있으며, 이는 불균형 대응에 수월해 질 수 있음