[ML] 범주형 변수와 타겟변수 사이의 관계 시각적으로 확인하기

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모델을 만들기전 범주형 변수와 타겟 변수 사이의 관계를 왜 시각적으로 확인을 해야할까?

 

목적

“어떤 범주형 특성이 타겟변수(정기 예금 가입)과 관계가 있는지를 육안으로 파악하기 위해”

→ 직업이 student이면 정기 예금 가입 비율이 높다거나,
→ 월(month)이 may일 때는 가입률이 유독 낮다거나

이런 관계는 모델을 만들기 전에 EDA(탐색적 데이터 분석) 단계에서 꼭 확인해야 할 핵심 작업!!!

 

 

어떻게 해석하지?

예시

sns.countplot(x='job', data=df, hue='y')

• X축: 직업(job) 카테고리 (admin, student, retired 등)
• 막대 색상
  • no: 예금에 가입하지 않음 (보통 회색/진한색)
  • yes: 예금에 가입함 (보통 밝은색)
• 막대 높이: 해당 직업에 속한 사람 수

 

 

해석 팁

• yes 비율이 유독 높거나 낮은 범주에 주목!
• 예를 들어
  • student는 전체 대비 yes 비율이 높다면 → 학생에게 마케팅 효과가 좋음
  • may는 많은 사람에게 연락했지만 대부분 no라면 → 비효율적인 마케팅 시기

 

 

왜 이런 분석이 중요하지?

타겟 설정	예금을 잘 가입하는 고객군을 식별할 수 있음
마케팅 낭비 방지	효과 없는 시기나 고객층을 사전에 제거
예측 모델에 도움	중요한 변수는 모델 성능을 올려줌
전략 제안 근거	“이 시기엔 이 직업군을 타겟으로!” 같은 전략 수립 가능