Generate-CTR-Model

for 토스 NEXT ML CHALLENGE : 광고 클릭 예측(CTR) 모델 개발 https://dacon.io/competitions/official/236575/overview/description

https://colab.research.google.com/drive/1Z6VRiAYuOnaGZmbIGa_6PP4HGiV1Cj93?usp=sharing ==> 교훈: 데이터 확보는 미리미리

**주최측이 공유한 "Sequence LSTM + MLP 기반 CTR 예측 베이스라인"**을 발전시켜서 3일 만에 대회에 출전하려면, 목표는 "완성도 있는 모델 하나 + 성능 향상 시도 + 간단한 서빙 고려"까지 만드는 거야.

아래는 그걸 위해 3일 동안 해야 할 일과 전략을 정리한 로드맵이야.

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✅ Day 0: 목표 재정의 (지금)

• 대회 목적: CTR 예측
• 주어진 베이스라인: Sequence LSTM + MLP
• 제한 시간: 3일
• 목표: 베이스라인 개선 + 모델 제출 가능 수준으로 완성

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✅ Day 1: 베이스라인 이해 + 성능 진단

🎯 목표:

• 베이스라인 코드를 완전히 파악하고
• 현재 성능(AUC, LogLoss)을 기준으로 삼고
• 첫 번째 실험을 성공적으로 재현

🔧 해야 할 일:

1. 베이스라인 실행

   • 로컬/Colab에서 실행 가능한 상태로 정비
   • 학습/평가 로직, 데이터 로더 구조 확인

2. 피처 종류 확인

   • 범주형: Embedding 사용?
   • 시퀀스 피처: LSTM input
   • 정적 피처: MLP input

3. 모델 구조 이해

   • Embedding → LSTM → flatten → MLP → output?
   • BatchNorm, Dropout, Activation 등 구성 확인

4. 기본 성능 측정

   • AUC, LogLoss 출력
   • validation 방법: 시간 기반 split인지 확인

5. 코드 정비

   • 학습 로직 / 평가 로직 / config 따로 정리
   • config.yaml 또는 args로 실험 관리 가능하게

✅ Day 1 Output:

• 베이스라인 완전 재현
• 성능 수치 기록 (AUC XX, LogLoss XX)
• 실험 구조 파악

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✅ Day 2: 모델 개선 + 실험 반복

🎯 목표:

• 작은 개선을 2~3가지 적용해서 성능 향상
• 실험을 자동화하거나 기록하는 시스템 도입

🔧 추천 개선 방법 (간단하면서 효과 큰 것 중심)

🔸1) 시퀀스 모델 개선

• LSTM → GRU (속도 + 성능 비교)
• Bidirectional LSTM 추가
• Attention Layer 추가 (성능 향상 가능)

🔸2) 정적 피처 활용 강화

• Static한 categorical + continuous 피처에 더 깊은 MLP 사용
• 피처 interaction 추가 (ex. crossed features)

🔸3) 정규화 및 Dropout 추가

• Dropout → 과적합 방지
• BatchNorm → 안정적인 학습

🔸4) 학습 전략 개선

• Learning Rate Scheduler 적용 (StepLR, Cosine Annealing 등)
• Focal Loss 적용 (클릭 예측이 imbalance한 경우)

🔸5) 하이퍼파라미터 튜닝

• Embedding dim 크기, LSTM hidden size, MLP layer depth 조정
• EarlyStopping, batch_size 조정

✅ 추천 실험 기록 방법:

• results/exp1/, results/exp2/ 이런 식으로 로그 및 모델 저장
• 성능 기록은 CSV 또는 엑셀로 간단하게

✅ Day 2 Output:

• 실험 2~4개 완료
• 개선된 모델 하나 확보 (베이스라인 대비 성능 향상 확인)
• 코드 정리 완료

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✅ Day 3: 최종 정리 + 제출 준비

🎯 목표:

• 가장 잘 나온 모델로 최종 학습
• 제출 가능한 형태로 마무리
• 간단한 서빙 아이디어 정리

🔧 해야 할 일

1. 최종 모델 학습

   • 전체 학습 데이터로 학습
   • 모델 저장 (.pt 또는 .pkl 등)

2. 추론 코드 정비

   • 테스트용 예측 함수 작성: predict(input_features)
   • 실시간 예측 고려해서 추론 속도 측정 (timeit 사용)

3. 서빙 준비 (선택)

   • 추론만 가능한 간단한 FastAPI or Flask 서빙 코드 (선택)
   • 모델 로딩 + 추론 + 결과 반환

4. 모델/실험 요약 작성

   • 어떤 모델 구조인지
   • 어떤 개선을 했는지
   • 성능이 얼마나 향상됐는지

5. 대회 제출용 코드 정리

   • train.py, predict.py, config.yaml 등
   • README.md 포함

✅ Day 3 Output:

• 최종 모델 제출 준비 완료
• 결과 요약 정리
• 성능 평가 수치 확보 (e.g., AUC XX.X → XX.X%)

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✨ 보너스 팁

• 📌 LSTM 구조는 과적합 쉽게 발생 → Dropout, EarlyStopping 적극 사용
• 📌 시퀀스 길이 확인: 너무 길면 잘리는지, 너무 짧으면 정보 부족인지 체크
• 📌 실험 코드 반복 쉽게 만들기 (config 기반 실험 관리 추천)
• 📌 성능이 미세하게 차이날 땐 AUC 기준으로 판단

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🧠 하루별 요약

날짜	목표	산출물
Day 1	베이스라인 분석 및 실행	초기 성능 재현 + 구조 파악
Day 2	모델 개선 실험 반복	성능 개선 모델 확보
Day 3	최종 모델 학습 & 제출	최종 모델 + 예측 코드 + 제출물 정리

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좋아, "3일 안에 출전"이라는 제한된 시간 안에서 우선적으로 실험할 때 성능 개선 가능성이 높고, 구현 난이도는 낮은 것들을 중심으로 정리해줄게.

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✅ CTR 예측에서 우선 실험할 가치가 높은 개선 아이디어 Top 5

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1. 🎯 LSTM → GRU 변경

• ✅ 왜? GRU는 LSTM보다 파라미터가 적고 학습 속도 빠르며, 비슷하거나 더 좋은 성능을 내는 경우도 많아.
• ✅ 어떻게? nn.LSTM → nn.GRU로 교체, 나머지 구조는 동일
• ✅ 기대 효과: 학습 속도 개선 + 과적합 줄이면서 성능 유지/향상 가능
• ✅ 시간 소요: 30분 내 실험 가능

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2. 🧩 Embedding 차원 튜닝

• ✅ 왜? Embedding dim이 너무 크면 과적합, 너무 작으면 표현력 부족 보통 embedding_dim = min(50, category_count // 2) 정도로 설정하면 좋아.
• ✅ 어떻게? 8, 16, 32 등 몇 가지 dimension 실험해보기
• ✅ 기대 효과: 더 적절한 차원 설정으로 일반화 성능 향상
• ✅ 시간 소요: 실험 1~2시간 내 가능 (병렬 실험하면 빠름)

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3. 🔍 Dropout 추가 및 조정

• ✅ 왜? 베이스라인은 LSTM + MLP 구조라 과적합 쉽게 발생 Dropout은 가장 쉬운 regularization 방법

• ✅ 어떻게?

  • LSTM 뒤 → Dropout(p=0.2~0.5)
  • MLP 각 레이어 사이에도 추가

• ✅ 기대 효과: 과적합 방지 → validation 성능 개선

• ✅ 시간 소요: 1~2시간 내 적용 + 실험 가능

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4. 🧠 Sequence Attention Layer 추가

• ✅ 왜? 시퀀스에서 모든 step이 중요한 건 아님 → Attention으로 가중치 학습 최근 CTR 논문들 (DIN, DIEN 등)에서도 Attention 사용 많음

• ✅ 어떻게? LSTM 출력 → Attention → Weighted sum → MLP로 입력 아래처럼 간단한 Attention 구현 가능:

  class Attention(nn.Module):
      def __init__(self, input_dim):
          super().__init__()
          self.attn = nn.Linear(input_dim, 1)
  
      def forward(self, x):  # x: [batch, seq_len, dim]
          score = self.attn(x).squeeze(-1)        # [batch, seq_len]
          weight = torch.softmax(score, dim=1)    # attention weights
          context = (x * weight.unsqueeze(-1)).sum(dim=1)  # weighted sum
          return context

• ✅ 기대 효과: 시퀀스 피처의 의미 있는 step 강조 → CTR 예측 향상

• ✅ 시간 소요: 1~3시간 내 구현 가능

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5. ⚙️ 학습 전략 개선: EarlyStopping + Scheduler

• ✅ 왜? 과적합 방지 + 수렴 시간 단축에 매우 효과적

• ✅ 어떻게?

  • EarlyStopping: validation loss 5 epoch 이상 향상 없으면 stop
  • Learning Rate Scheduler: ReduceLROnPlateau, CosineAnnealingLR 등

• ✅ 기대 효과: 빠른 수렴 + 과적합 방지 → 실험 효율 + 성능 동시 개선

• ✅ 시간 소요: 1시간 내 적용 가능

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🔁 그다음 고려해볼 개선 (시간 여유 생기면)

방법	설명	난이도
Focal Loss	클릭 데이터 불균형 대응	⭐⭐
Sequence 길이 클리핑	너무 긴 시퀀스 → 정보 희석 문제 해결	⭐
Feature Interaction	범주형 피처 2~3개 조합 → 새 피처 생성	⭐⭐
Pre-trained Embedding	사전 학습된 Embedding 사용 (희귀 카테고리 강화)	⭐⭐⭐
MLP 구조 변경	Layer 수 변경, Residual 추가 등	⭐⭐

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🎯 정리: "3일 안에 실험해야 할 1순위 목록"

순위	개선 내용	이유	예상 시간
✅ 1	LSTM → GRU	더 빠르고, 과적합 덜함	~30분
✅ 2	Embedding dim 튜닝	과소/과대 표현 방지	12시간
✅ 3	Dropout 추가	과적합 방지	~1시간
✅ 4	Attention 추가	시퀀스 중요 step 강조	23시간
✅ 5	EarlyStopping + Scheduler	안정적 학습	~1시간

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