너는 머신러닝, 인공신경망, 이진분류,
고객행동 분석, 모델 성능평가, 데이터 시각화 및
Python 코딩을 전문적으로 수행하는 데이터 분석가이자
대학 교육 전문가이다.

내가 제공하는 Hshopping 데이터를 이용하여
고객의 반품 여부를 예측하는 인공신경망 모형을 구축하고자 한다.

데이터 제공 방식은 다음 중 하나이다.

① 채팅창에 TXT, CSV 또는 TSV 파일 첨부
② 파일의 전체 내용을 복사하여 이 프롬프트 아래에 붙여넣기

먼저 입력방식을 확인하고 실제 변수명과 자료구조를 파악한 후
분석을 시작하여라.

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[가장 중요한 실행 원칙]
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- 인공신경망의 개념만 설명하거나 Python 코드만 작성하고 종료하지 마라.
- 반드시 Python 코드를 실제 Python 실행환경에서 실행하여라.
- 실행된 결과로 산출된 수치, 표 및 그래프를 확인한 뒤 해석하여라.
- Accuracy, F1-score, ROC-AUC, 예측확률 및 변수중요도를
  추정하거나 임의로 작성하지 마라.
- 코드 오류가 발생하면 원인을 설명하고 수정한 뒤 다시 실행하여라.
- 모든 최종 결론은 실제 Python 실행결과만을 근거로 작성하여라.
- ID는 설명변수에 포함하지 마라.
- 반품여부는 종속변수로만 사용하여라.
- 범주형 변수는 적절하게 인코딩하고,
  수치형 변수는 학습자료를 기준으로 표준화하여라.
- 데이터 전처리는 반드시 Pipeline 안에서 수행하여
  시험자료 정보가 학습에 유입되지 않도록 하여라.
- 반품여부=1을 양성 클래스라고 명확히 지정하여라.
- 클래스 순서를 추정하지 말고 model.classes_를 확인하여라.
- 전체 데이터를 학습과 평가에 동시에 사용한 결과를
  최종 성능으로 제시하지 마라.
- 반드시 시험자료 또는 교차검증 예측결과로 평가하여라.
- 단일 정확도만으로 모형 성능을 판단하지 마라.
- 신경망의 random_state를 고정하여 재현성을 확보하여라.

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1. 분석 목적
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본 분석의 목적은 다음과 같다.

1. 고객 특성에 따라 반품 가능성을 예측한다.
2. 성별, 나이, 구매금액, 출연자가 반품예측에 기여하는 정도를 확인한다.
3. 다층퍼셉트론 인공신경망을 구축한다.
4. 훈련자료와 시험자료를 분리하여 일반화 성능을 평가한다.
5. 교차검증으로 모형의 안정성을 확인한다.
6. 최적 은닉노드 수와 하이퍼파라미터를 탐색한다.
7. 예측확률과 임계값에 따라 반품 고객을 분류한다.
8. 새로운 고객의 반품확률을 예측한다.
9. 반품관리 및 고객대응 전략에 활용할 수 있는 결과를 제시한다.

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2. 데이터 구조 확인
────────────────────────────────────

Python으로 다음을 실제 출력하여라.

- 입력방식
- 파일명
- 구분자
- 전체 행 수와 열 수
- 변수명
- 앞부분 20행
- 뒷부분 5행
- 변수별 자료형
- 결측치 수와 비율
- 중복 행 수
- ID 중복 여부
- 무한대 값 존재 여부
- 각 변수의 고유값 수
- 수치형 변수
- 범주형 변수
- 종속변수 후보
- 식별변수 후보

예상 변수:

- ID
- 성별
- 나이
- 구매금액
- 출연자
- 반품여부

교재에서는 500개 관측값과 6개 변수가 제시되어 있으나,
실제 파일 구조가 다르면 실제 데이터를 기준으로 분석하여라.

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3. 변수 역할 정의
────────────────────────────────────

다음 변수 역할을 점검하여라.

| 변수 | 예상 역할 | 처리 |
|------|-----------|------|
| ID | 식별변수 | 분석 제외 |
| 성별 | 범주형 설명변수 | One-hot Encoding |
| 나이 | 수치형 설명변수 | StandardScaler |
| 구매금액 | 범주형 또는 순서형 가능 | 실제 의미 확인 |
| 출연자 | 범주형 설명변수 | One-hot Encoding |
| 반품여부 | 이진 종속변수 | 0·1 확인 |

특히 구매금액이 실제 원 단위 연속형 금액인지,
1·2·3과 같은 금액등급 또는 구매구간인지 확인하여라.

구매금액이 1, 2, 3의 코드라면
단순 연속형으로 처리해도 되는지 검토하고,
필요하면 범주형 또는 순서형으로 처리하여라.

다음 표를 작성하여라.

| 변수명 | 자료형 | 실제 의미 | 모형 사용 여부 | 전처리 방식 | 판단 이유 |
|--------|--------|-----------|----------------|-------------|-----------|

────────────────────────────────────
4. 종속변수와 양성 클래스 확인
────────────────────────────────────

반품여부의 실제 값을 확인하여라.

예상:

- 0 = 반품하지 않음
- 1 = 반품함

다음을 제시하여라.

- 클래스 종류
- 클래스별 빈도
- 클래스별 비율
- 결측값 수
- 잘못된 코드
- 클래스 불균형비

반품여부=1을 양성 클래스로 지정하여라.

다음을 명확하게 정의하여라.

- Positive = 1 = 반품
- Negative = 0 = 미반품
- True Positive = 실제 반품 고객을 반품으로 예측
- False Negative = 실제 반품 고객을 미반품으로 예측
- False Positive = 실제 미반품 고객을 반품으로 예측
- True Negative = 실제 미반품 고객을 미반품으로 예측

교재처럼 0을 positive class로 지정하면
민감도와 특이도 해석이 반품예측 목적과 달라질 수 있음을 설명하여라.

────────────────────────────────────
5. 데이터 품질 점검
────────────────────────────────────

다음을 확인하여라.

- 결측치
- 중복 행
- ID 중복
- 범주형 오탈자
- 숫자로 저장된 범주형 코드
- 나이의 비현실적 값
- 구매금액의 비현실적 값
- 반품여부의 0·1 이외 값
- 이상치
- 상수형 변수
- 거의 상수형 변수

이상치는 자동 삭제하지 말고
입력 오류인지 실제 극단값인지 구분하여라.

결측치가 있으면 다음을 검토하여라.

- 수치형: 중앙값 대체
- 범주형: 최빈값 대체
- 결측률이 높은 변수 제외
- 완전사례분석

모든 대체는 훈련자료에서만 적합하여
시험자료에는 동일한 값을 적용하여라.

────────────────────────────────────
6. 탐색적 데이터 분석
────────────────────────────────────

다음을 실제 계산하고 시각화하여라.

1. 반품여부 클래스 분포
2. 반품여부별 나이 기술통계
3. 반품여부별 구매금액 기술통계
4. 성별과 반품여부 교차표
5. 출연자와 반품여부 교차표
6. 성별별 반품률
7. 출연자별 반품률
8. 연령대별 반품률
9. 구매금액 수준별 반품률

그래프:

- 클래스 분포 막대그래프
- 반품여부별 나이 Boxplot
- 반품여부별 구매금액 Boxplot
- 성별 반품률 막대그래프
- 출연자별 반품률 막대그래프
- 연령대별 반품률
- 구매금액별 반품률
- 수치형 변수 상관계수 Heatmap

각 결과에서 다음을 설명하여라.

- 어떤 고객군에서 반품률이 높은가?
- 나이와 반품 여부의 관계가 있는가?
- 구매금액과 반품 여부의 관계가 있는가?
- 성별 또는 출연자별 차이가 있는가?
- 범주가 지나치게 적은 변수는 없는가?
- 데이터 누수 가능성이 있는 변수는 없는가?

────────────────────────────────────
7. 학습자료와 시험자료 분할
────────────────────────────────────

교재 방식과 동일한 비교를 위해 먼저 다음을 수행하여라.

- 학습자료 60%
- 시험자료 40%
- stratify=반품여부
- random_state=1

다음을 출력하여라.

- 전체 표본 수
- 학습자료 표본 수
- 시험자료 표본 수
- 전체 클래스 분포
- 학습자료 클래스 분포
- 시험자료 클래스 분포

교재에서는 약 300명이 학습자료,
약 200명이 시험자료로 사용된다.

단, 최종 성능은 단일 60:40 분할뿐 아니라
반복 층화 교차검증 결과도 함께 사용하여라.

────────────────────────────────────
8. 전처리 Pipeline 구성
────────────────────────────────────

ColumnTransformer와 Pipeline을 이용하여라.

범주형 변수:

- 성별
- 출연자
- 구매금액이 범주형이면 구매금액 포함

전처리:

- SimpleImputer(strategy="most_frequent")
- OneHotEncoder(handle_unknown="ignore")

수치형 변수:

- 나이
- 구매금액이 연속형이면 구매금액 포함

전처리:

- SimpleImputer(strategy="median")
- StandardScaler()

ID와 반품여부는 설명변수에서 제외하여라.

전체 데이터를 먼저 인코딩하거나 표준화한 후 분할하지 마라.

────────────────────────────────────
9. 인공신경망 기본 개념
────────────────────────────────────

다음을 학생이 이해할 수 있도록 설명하여라.

- 입력층
- 은닉층
- 출력층
- 뉴런
- 가중치
- 편향
- 활성화 함수
- 순전파
- 손실함수
- 역전파
- 경사하강법
- Epoch
- Iteration
- 학습률
- 과적합
- 정규화

본 데이터의 기본구조를 설명하여라.

- 입력층: 전처리된 설명변수
- 은닉층: 기본 3개 노드
- 출력층: 반품확률
- 출력 활성화: 이진분류 확률
- 최종 임계값: 기본 0.5

────────────────────────────────────
10. 교재 기본모형 구축
────────────────────────────────────

교재의 nnet 모형에 대응하여
다음 Python 기본모형을 구축하여라.

MLPClassifier(
    hidden_layer_sizes=(3,),
    max_iter=1000,
    random_state=1234567
)

다음을 명확히 제시하여라.

- 입력변수
- 인코딩 후 입력노드 수
- 은닉층 수
- 은닉노드 수
- 출력노드 수
- 활성화 함수
- 최적화 알고리즘
- 학습 반복수
- 정규화 계수
- random_state

Pipeline으로 모형을 학습하여라.

────────────────────────────────────
11. 수렴 여부 확인
────────────────────────────────────

다음을 출력하여라.

- 실제 반복횟수
- 최종 손실값
- 수렴 여부
- ConvergenceWarning 발생 여부
- loss_curve_

학습곡선을 시각화하여라.

- x축: 반복횟수
- y축: 손실값

다음을 해석하여라.

- 손실이 안정적으로 감소하는가?
- max_iter 전에 수렴했는가?
- 손실이 진동하는가?
- 학습률이 너무 큰 가능성이 있는가?
- 반복수가 부족한가?

────────────────────────────────────
12. 시험자료 예측
────────────────────────────────────

시험자료에 대해 다음을 예측하여라.

- 예측 클래스
- 반품 예측확률
- 미반품 예측확률
- 실제 클래스
- 예측 정오 여부

다음 표를 작성하여라.

| ID | 실제값 | 반품확률 | 예측값 | 정오 |
|----|--------|----------|--------|------|

반품확률 열을 다음처럼 무조건 두 번째 열로 선택하지 마라.

```python
prob[:, 1]


반드시 다음 순서를 확인하여라.

model.classes_

양성 클래스 1의 위치를 찾아 해당 확률을 사용하여라.

────────────────────────────────────
13. 혼동행렬
────────────────────────────────────

양성 클래스 1=반품을 기준으로 혼동행렬을 계산하여라.

Python 기준:

행: 실제
열: 예측

다음 형태로 제시하여라.

실제＼예측	미반품(0)	반품(1)
미반품(0)	TN	FP
반품(1)	FN	TP

교재 결과가 다음과 같다면:

TN = 123
FN = 9
FP = 14
TP = 53

실제 Python 실행결과와 일치하는지 확인한 후 사용하여라.

────────────────────────────────────
14. 분류성능 지표
────────────────────────────────────

다음 지표를 실제 계산하여라.

Accuracy
Error Rate
Sensitivity 또는 Recall
Specificity
Precision
Negative Predictive Value
F1-score
Balanced Accuracy
MCC
Cohen’s Kappa
False Positive Rate
False Negative Rate

반품=1을 양성 클래스로 사용할 때:

Sensitivity:

TP / (TP + FN)

Specificity:

TN / (TN + FP)

Precision:

TP / (TP + FP)

Negative Predictive Value:

TN / (TN + FN)

F1-score:

2 × Precision × Recall / (Precision + Recall)

교재 수치가 혼동행렬과 어떻게 연결되는지 확인하여라.

교재에서 positive class=0으로 출력된 경우,
반품예측 관점의 Sensitivity와 Specificity를 다시 계산하여라.

────────────────────────────────────
15. 정확도 신뢰구간
────────────────────────────────────

시험자료 정확도의 95% 신뢰구간을 계산하여라.

가능하면 다음을 비교하여라.

Clopper-Pearson
Wilson interval
Bootstrap confidence interval

다음을 제시하여라.

정확도
하한
상한
사용한 신뢰구간 방법

교재의 정확도 0.8844와
95% 신뢰구간 0.8316~0.9253이
실제 데이터와 동일하게 산출되는지 검증하여라.

────────────────────────────────────
16. ROC Curve와 ROC-AUC
────────────────────────────────────

반품=1의 예측확률을 이용하여
ROC Curve와 ROC-AUC를 계산하여라.

그래프에 다음을 포함하여라.

FPR
TPR
무작위 기준선
AUC
임계값별 위치

ROC-AUC는 반드시 시험자료 또는 교차검증 예측확률로 계산하여라.

전체 데이터에 학습한 후 동일 데이터로 계산한 ROC-AUC를
최종 성능으로 제시하지 마라.

────────────────────────────────────
17. Precision-Recall Curve
────────────────────────────────────

반품 고객 비율이 낮거나 클래스 불균형이 있으면
Precision-Recall Curve를 작성하여라.

다음을 계산하여라.

Average Precision
PR-AUC
기준 반품률
임계값별 Precision과 Recall

ROC-AUC가 높더라도 반품 고객 예측의 Precision이 낮을 수 있음을 설명하여라.

────────────────────────────────────
18. 분류 임계값 분석
────────────────────────────────────

기본 임계값 0.5 외에
0.05부터 0.95까지 다양한 임계값을 비교하여라.

각 임계값에서 다음을 계산하여라.

Accuracy
Sensitivity
Specificity
Precision
F1-score
Balanced Accuracy
Youden’s J
FP
FN

다음 최적 임계값을 각각 제시하여라.

Youden’s J 최대
F1-score 최대
Balanced Accuracy 최대
반품 Recall 90% 이상을 만족하는 임계값
오류비용 최소 임계값

임계값별 성능그래프를 작성하여라.

────────────────────────────────────
19. 반품 오류비용
────────────────────────────────────

다음을 설명하여라.

False Negative:
실제 반품 고객을 미반품으로 예측
사전대응 기회를 놓침
False Positive:
실제 미반품 고객을 반품으로 예측
불필요한 관리비용 발생

사용자가 비용을 제공하면 다음을 계산하여라.

Total Cost
= FN × Cost_FN

FP × Cost_FP

비용정보가 없으면 다음 시나리오를 비교하여라.

동일 비용
FN 비용이 FP의 2배
FN 비용이 FP의 5배

비용이 최소가 되는 임계값을 제시하여라.

────────────────────────────────────
20. 클래스 불균형 처리
────────────────────────────────────

반품여부 클래스 비율을 확인하여라.

불균형이 크면 다음을 비교하여라.

원자료
RandomOverSampler
SMOTE
RandomUnderSampler
임계값 조정
표본가중치가 가능한 대안모형

주의:

Oversampling과 SMOTE는 훈련자료에만 적용
교차검증 Fold 안에서만 수행
시험자료에는 재표집 적용 금지
Accuracy 상승만으로 효과를 판단하지 않음

MLPClassifier는 class_weight를 직접 지원하지 않으므로
재표집 또는 sample_weight 지원 가능 여부를 확인하고
실행환경에 맞는 방법을 사용하여라.

────────────────────────────────────
21. 하이퍼파라미터 탐색
────────────────────────────────────

다음 후보를 GridSearchCV 또는 RandomizedSearchCV로 탐색하여라.

hidden_layer_sizes:

(2,)
(3,)
(5,)
(8,)
(10,)
(5, 3)
(8, 4)

activation:

logistic
tanh
relu

solver:

lbfgs
adam

alpha:

0.0001
0.001
0.01
0.1
1.0

learning_rate_init:

0.0001
0.001
0.01

batch_size:

16
32
64
auto

최적화 기준:

ROC-AUC
F1-score
Balanced Accuracy

반품예측 목적에 따라
F1 또는 ROC-AUC를 주 기준으로 선택하고 이유를 설명하여라.

────────────────────────────────────
22. Early Stopping
────────────────────────────────────

다음 두 모형을 비교하여라.

기본 MLP
Early Stopping MLP

예:

MLPClassifier(
early_stopping=True,
validation_fraction=0.2,
n_iter_no_change=20
)

다음을 비교하여라.

반복횟수
훈련손실
검증점수
시험자료 성능
과적합 가능성

표본 수가 500개 정도로 크지 않으므로
Early Stopping이 지나치게 많은 검증자료를 차지할 수 있음을 설명하여라.

────────────────────────────────────
23. 반복 층화 교차검증
────────────────────────────────────

다음 검증을 수행하여라.

RepeatedStratifiedKFold
5-fold
10회 반복
random_state=42

각 Fold 안에서 다음을 수행하여라.

결측치 대체
One-hot Encoding
StandardScaler
MLP 학습
예측

다음 지표를 평균 ± 표준편차로 제시하여라.

Accuracy
Balanced Accuracy
Precision
Recall
F1-score
ROC-AUC
PR-AUC
Log Loss
MCC

단일 60:40 분할 결과와
반복 교차검증 결과가 일관적인지 설명하여라.

────────────────────────────────────
24. 기준모형 비교
────────────────────────────────────

신경망이 실제로 유용한지 확인하기 위해
다음 기준모형과 동일한 데이터 및 검증방식으로 비교하여라.

DummyClassifier
Logistic Regression
Decision Tree
Random Forest
Support Vector Machine
MLP Neural Network

다음 표를 작성하여라.

모형	Accuracy	Balanced Accuracy	F1	ROC-AUC	PR-AUC

신경망이 항상 가장 좋은 모형이라고 가정하지 마라.

성능이 비슷하면 해석 가능성과 단순성을 고려하여
로지스틱 회귀나 의사결정나무를 선택할 수도 있다고 설명하여라.

────────────────────────────────────
25. 신경망 구조 시각화
────────────────────────────────────

실제 학습된 MLP 구조를 시각화하여라.

다음을 표현하여라.

입력노드
인코딩 후 입력변수명
은닉노드
출력노드
연결가중치
양의 가중치
음의 가중치
가중치 절댓값에 따른 선 굵기

주의:

교재의 Python 예시는 원래 변수 4개 이름만 사용하지만,
One-hot Encoding 후 실제 입력노드 수는 4개보다 많을 수 있다.

따라서 다음으로 전처리 후 변수명을 추출하여라.

preprocessor.get_feature_names_out()

이 실제 입력변수명을 이용해 네트워크 구조를 그려라.

────────────────────────────────────
26. 변수 중요도
────────────────────────────────────

다음 방법으로 변수 중요도를 분석하여라.

Permutation Importance
입력-은닉-출력 가중치 기반 중요도
Garson 알고리즘에 준하는 분석
변수 하나씩 제거한 성능 변화

다음 표를 작성하여라.

변수	Permutation Importance	가중치 기반 중요도	종합순위

One-hot Encoding된 범주형 변수는
원래 변수 단위로 중요도를 합산하는 방법도 제시하여라.

변수 중요도는 인과적 영향이 아니라
예측모형에서의 기여도임을 명시하여라.

────────────────────────────────────
27. 부분의존도와 반품확률
────────────────────────────────────

가능하면 Partial Dependence Plot을 작성하여라.

대상:

나이
구매금액
성별
출연자

다음을 설명하여라.

특정 변수값 변화에 따라 예측 반품확률이 어떻게 변하는가?
비선형 관계가 있는가?
특정 구간에서 반품위험이 높아지는가?
범주형 변수별 반품확률 차이가 있는가?

PDP는 다른 변수의 영향을 평균화한 결과이며
인과효과가 아님을 설명하여라.

────────────────────────────────────
28. 예측확률 보정
────────────────────────────────────

반품확률을 실제 위험확률로 사용하려면
확률 보정상태를 확인하여라.

다음을 계산하여라.

Calibration Curve
Brier Score
Log Loss
예측확률 구간별 실제 반품률

필요하면 다음을 비교하여라.

원 신경망
Platt Scaling
Isotonic Calibration

ROC-AUC가 높아도 확률 보정이 좋지 않을 수 있음을 설명하여라.

────────────────────────────────────
29. 오분류 고객 분석
────────────────────────────────────

시험자료의 오분류 고객을 추출하여라.

다음 표를 작성하여라.

ID	실제 반품	예측 반품	반품확률	오류유형	성별	나이	구매금액	출연자

다음을 구분하여라.

False Negative
False Positive
확률이 0.5 근처인 경계 고객
높은 확률로 잘못 예측한 고객
특정 성별·연령·출연자에 집중된 오류

오류 원인을 확정하지 말고
데이터에 기반한 가능성으로 설명하여라.

────────────────────────────────────
30. 새로운 고객 예측
────────────────────────────────────

사용자가 입력한 새로운 고객에 대해 다음을 예측하여라.

반품 예측 클래스
반품확률
미반품확률
기본 임계값 판정
최적 임계값 판정
예측 확실성
학습자료 범위 내 여부

예:

성별 = 1
나이 = 35
구매금액 = 2
출연자 = 1

신규 고객의 범주가 학습자료에 없더라도
OneHotEncoder(handle_unknown="ignore")를 통해 처리하여라.

단, 학습자료에 없던 범주는 예측 신뢰성이 낮을 수 있음을 경고하여라.

────────────────────────────────────
31. 실무적 활용
────────────────────────────────────

실제 결과를 다음 관점에서 해석하여라.

반품가능성이 높은 고객 사전관리
상품정보 보완
사이즈·색상 안내 강화
상담 우선순위 설정
출연자 또는 방송별 반품관리
고위험 고객 대상 확인 메시지
배송 전 주문확인
반품비용 절감
상품기획 개선

다음 표를 작성하여라.

위험수준	반품확률	관리전략
낮음	예: 0.20 미만	일반관리
보통	예: 0.20~0.50	정보확인
높음	예: 0.50 이상	사전대응

위 확률구간은 예시이며,
실제 데이터와 비용분석을 바탕으로 조정하여라.

────────────────────────────────────
32. 분석의 한계
────────────────────────────────────

다음을 설명하여라.

표본 수가 500개로 신경망 분석에는 크지 않을 수 있음
설명변수가 4개로 단순모형도 충분할 수 있음
데이터 분할에 따라 성능이 달라질 수 있음
random_state에 따라 신경망 결과가 변할 수 있음
범주형 코드의 의미가 불명확하면 해석이 제한됨
구매금액이 실제 금액이 아니라 등급일 수 있음
반품의 원인이 설명변수에 충분히 포함되지 않았을 수 있음
Accuracy만으로 반품예측 성능을 판단할 수 없음
확률값이 반드시 실제 반품확률과 일치하지 않을 수 있음
변수 중요도는 인과관계를 의미하지 않음
새로운 기간이나 다른 상품군에서 재검증이 필요함
운영환경에서는 데이터 드리프트를 확인해야 함

────────────────────────────────────
33. 결과파일 저장
────────────────────────────────────

다음 CSV 파일을 생성하여라.

ann_data_summary.csv
ann_variable_roles.csv
ann_class_distribution.csv
ann_train_test_distribution.csv
ann_basic_predictions.csv
ann_confusion_matrix.csv
ann_test_metrics.csv
ann_threshold_metrics.csv
ann_cross_validation.csv
ann_hyperparameter_results.csv
ann_model_comparison.csv
ann_variable_importance.csv
ann_misclassified_customers.csv
ann_new_customer_predictions.csv
ann_final_results.csv

다음 Excel 파일을 생성하여라.

ann_return_prediction_results.xlsx

Excel Sheet:

Original_Data
Data_Summary
Variable_Roles
Class_Distribution
Train_Data
Test_Data
Basic_Predictions
Confusion_Matrix
Test_Metrics
Threshold_Analysis
Cross_Validation
Hyperparameter_Search
Model_Comparison
Variable_Importance
Misclassified_Customers
New_Predictions
Final_Results

다음 PNG 파일을 생성하여라.

ann_class_distribution.png
ann_eda_return_rates.png
ann_loss_curve.png
ann_confusion_matrix.png
ann_roc_curve.png
ann_pr_curve.png
ann_threshold_analysis.png
ann_network_structure.png
ann_variable_importance.png
ann_calibration_curve.png
ann_model_comparison.png
ann_misclassified_customers.png

저장 후 실제 파일이 생성되었는지 확인하여라.

────────────────────────────────────
34. 단계별 Python 코딩
────────────────────────────────────

코드는 다음 단계로 구분하여 작성하여라.

[코딩 1단계] 라이브러리 불러오기
[코딩 2단계] TXT·CSV·TSV 데이터 불러오기
[코딩 3단계] 데이터 구조 확인
[코딩 4단계] 변수 역할과 종속변수 점검
[코딩 5단계] 결측치·중복·이상치 확인
[코딩 6단계] 탐색적 데이터 분석
[코딩 7단계] 층화 학습·시험 분할
[코딩 8단계] 전처리 Pipeline
[코딩 9단계] 기본 MLP 구축
[코딩 10단계] 모형 학습과 수렴 확인
[코딩 11단계] 시험자료 예측
[코딩 12단계] 혼동행렬
[코딩 13단계] 성능지표 계산
[코딩 14단계] 정확도 신뢰구간
[코딩 15단계] ROC Curve와 AUC
[코딩 16단계] PR Curve
[코딩 17단계] 임계값 최적화
[코딩 18단계] 오류비용 분석
[코딩 19단계] 클래스 불균형 처리
[코딩 20단계] 하이퍼파라미터 탐색
[코딩 21단계] Early Stopping
[코딩 22단계] 반복 층화 교차검증
[코딩 23단계] 기준모형 비교
[코딩 24단계] 신경망 구조 시각화
[코딩 25단계] 변수 중요도
[코딩 26단계] 부분의존도
[코딩 27단계] 확률 보정
[코딩 28단계] 오분류 고객 분석
[코딩 29단계] 신규 고객 예측
[코딩 30단계] 결과 저장

각 단계는 다음 순서로 제시하여라.

무엇을 하는 단계인가?
왜 필요한가?
Python 코드
실제 Python 실행결과
결과 해석
다음 단계와의 연결

모든 단계가 끝난 후
처음부터 끝까지 한 번에 실행 가능한
전체 통합 Python 코드를 다시 제시하여라.

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35. Python 코드 작성 원칙
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다음 라이브러리를 기본적으로 사용하여라.

pandas
numpy
matplotlib
scipy
scikit-learn
statsmodels
openpyxl

필요하면 다음을 사용하여라.

imbalanced-learn
networkx

핵심 클래스와 함수:

MLPClassifier
ColumnTransformer
Pipeline
OneHotEncoder
StandardScaler
SimpleImputer
train_test_split
RepeatedStratifiedKFold
GridSearchCV
cross_validate
confusion_matrix
classification_report
roc_curve
roc_auc_score
precision_recall_curve
average_precision_score
permutation_importance
CalibrationDisplay

코드에는 다음을 포함하여라.

파일 자동 탐색
구분자 자동 확인
인코딩 오류 대응
ID 제외
범주형 변수 자동 탐색
수치형 변수 자동 탐색
결측치 처리
One-hot Encoding
StandardScaler
데이터 누수 방지 Pipeline
MLP 학습
수렴 확인
교차검증
하이퍼파라미터 탐색
ROC·PR Curve
임계값 최적화
변수 중요도
신규 고객 예측
결과 저장
오류 처리

주요 코드에는 한국어 주석을 작성하여라.

그래프는 matplotlib 중심으로 작성하여라.

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36. 오류 발생 시 처리
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다음 오류가 발생하면 오류 메시지만 제시하고 종료하지 마라.

파일 없음
구분자 오류
인코딩 오류
변수명 불일치
종속변수 없음
클래스가 하나뿐임
반품여부 값이 0·1이 아님
범주형 인코딩 오류
결측치 존재
층화 분할 불가
특정 클래스 표본 부족
모형 미수렴
ConvergenceWarning
predict_proba 오류
양성 클래스 인덱스 오류
ROC-AUC 계산 오류
SMOTE 오류
신경망 구조 시각화 오류
Excel 저장 오류
한글 폰트 오류

오류 원인을 설명하고 합리적으로 수정한 뒤 다시 실행하여라.

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37. 결과 검증
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최종 결과 전에 다음을 확인하여라.

ID가 설명변수에 포함되지 않았는가?
반품여부가 설명변수에 포함되지 않았는가?
반품=1이 양성 클래스로 설정되었는가?
model.classes_ 순서를 확인했는가?
반품확률 열이 올바른가?
전처리가 학습자료에만 적합되었는가?
시험자료가 하이퍼파라미터 선택에 사용되지 않았는가?
혼동행렬의 행과 열이 정확한가?
TN·FP·FN·TP가 올바르게 배치되었는가?
Sensitivity가 반품 고객 Recall을 의미하는가?
Accuracy와 혼동행렬 대각합이 일치하는가?
ROC-AUC가 예측확률로 계산되었는가?
클래스 불균형 처리가 훈련 Fold 안에서 이루어졌는가?
One-hot 이후 실제 입력노드 수가 네트워크 구조와 일치하는가?
저장파일이 실제로 생성되었는가?

문제가 있으면 수정한 뒤 다시 실행하여라.

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38. 최종 답변 출력 순서
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최종 답변은 반드시 다음 순서로 작성하여라.

① 분석 목적
② 데이터 구조
③ 변수 역할과 자료형
④ 반품여부와 양성 클래스 정의
⑤ 결측치·중복·이상치 점검
⑥ 탐색적 데이터 분석
⑦ 층화 학습·시험 분할
⑧ 전처리 Pipeline
⑨ 인공신경망 구조와 원리
⑩ 기본 MLP 모형
⑪ 학습 및 수렴 결과
⑫ 시험자료 예측결과
⑬ 혼동행렬
⑭ Accuracy·Sensitivity·Specificity
⑮ Precision·F1·Balanced Accuracy
⑯ 정확도 신뢰구간
⑰ ROC Curve와 ROC-AUC
⑱ PR Curve와 PR-AUC
⑲ 임계값 최적화
⑳ 반품 오류비용
㉑ 클래스 불균형 처리
㉒ 하이퍼파라미터 탐색
㉓ 반복 교차검증
㉔ 기준모형 비교
㉕ 신경망 구조 시각화
㉖ 변수 중요도
㉗ 확률 보정
㉘ 오분류 고객
㉙ 신규 고객 예측
㉚ 실무적 활용
㉛ 분석의 한계
㉜ 단계별 Python 코드
㉝ 실제 Python 실행결과
㉞ 전체 통합 Python 코드
㉟ 생성된 결과파일

모든 수치, 표, 그래프 및 해석은
제공된 실제 Hshopping 데이터를
Python으로 실행한 결과만을 사용하여라.

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[사용자 입력정보]
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[분석 목적 시작]

성별, 나이, 구매금액 및 출연자 정보를 이용하여
고객의 반품 여부를 예측하고,
반품 가능성이 높은 고객을 사전에 파악한다.

[분석 목적 끝]

[종속변수 시작]

반품여부

[종속변수 끝]

[양성 클래스 시작]

1 = 반품

[양성 클래스 끝]

[식별변수 시작]

ID

[식별변수 끝]

[설명변수 시작]

성별, 나이, 구매금액, 출연자

[설명변수 끝]

[기본 학습·시험 분할 시작]

학습 60%, 시험 40%
층화추출
random_state=1

[기본 학습·시험 분할 끝]

[기본 신경망 시작]

은닉층 1개
은닉노드 3개
최대 반복수 1000
random_state=1234567

[기본 신경망 끝]

[최종 검증방법 시작]

Repeated Stratified 5-fold × 10회

[최종 검증방법 끝]

[신규 고객 시작]

예:
성별=1
나이=35
구매금액=2
출연자=1

없으면:
신규 고객 없음

[신규 고객 끝]

[False Positive 비용 시작]

미지정

[False Positive 비용 끝]

[False Negative 비용 시작]

미지정

[False Negative 비용 끝]

[TXT·CSV·TSV 데이터 시작]

파일을 첨부한 경우에는 비워두세요.
데이터 내용을 사용할 경우 변수명을 포함하여 붙여넣으세요.