MungLearning

프로젝트 소개

• 이 프로젝트는 유기동물의 입양 가능성을 분류해 높은 순서대로 선정하는 머신러닝 모델 프로젝트
• 유기견의 다양한 특징을 반영하여 모델에 적용 후 사용자가 이용하기 쉽도록 GUI를 제공
• 2024 천안시 데이터분석 아이디어 경진대회 우수상(3등) 수상

목적

• 유기견 입양률을 높여 전체적인 안락사와 폐사 비율을 줄이고자 유기견과의 직접적인 교감을 통해 유기동물 입양 캠페인을 위한 입양 후보 선정 시스템 제공
• 입양 캠페인에 데려갈 유기견 선정하는 실무에 사용할 수 있도록 제작

기능

• 기간 설정 및 선정 개체수 입력
• 국가동물보호정보시스템 공공데이터 실시간 API 연결
• LLM기반 데이터 전처리
• 머신러닝 분류 모델 추론
• 유기번호 및 해당 개체 사진 출력

데이터 셋

• 출처 : 국가동물보호정보시스템
• 기간 : 2014.01.01 ~ 2024.08.20
• 지역 : 충청남도 천안시
• 2,580건

EDA

LLM을 사용한 EDA

• 피처 데이터 : 건강, 색, 성격

전처리

• Encoding
  • 성격, 색, 성별, 성격, 중성화유무, 색, 상태(입양 여부) : Label Encoding
  • 품종 : Frequency Encoding
  • 건강 : Target Encoding
  • 무게 : Standard Scaling
• 오버샘플링
  • SMOTE

모델

gpt-4o

XGBoost Classifier

Checkpoint

학습결과

• 정확도 : 72.78%
• 정밀도 : 63.28%
• 재현율 : 60.00%
• F1 : 61.60%
• AUC : 78.04%

실행파일

다운로드