[Machine Learning] 머신러닝 기반 고객 이탈(Customer Churn) 예측 시스템 구축
머신러닝 기반 고객 이탈 예측 시스템 구축
TL;DR
- 문제: 통신사 고객 이탈 예측을 위한 분류 모델 구축
- 데이터: Kaggle Telco Customer Churn (7,043 rows, 20 features)
- 핵심 과제: 클래스 불균형(73.4% vs 26.6%), 숨겨진 결측치 처리
- 해결책: SMOTE + Random Forest, 5-Fold CV로 84% 정확도 달성
- 기술 스택: Python, Scikit-learn, XGBoost, imbalanced-learn
1. Problem Definition
1.1 비즈니스 목표
고객 이탈(Churn)은 구독 기반 비즈니스의 핵심 지표입니다. 신규 고객 획득 비용이 기존 고객 유지 비용의 5-25배에 달하기 때문에, 이탈 가능성이 높은 고객을 사전에 식별하는 것은 중요한 비즈니스 가치를 창출합니다.
목표: 고객의 특성을 기반으로 이탈 여부를 예측하는 이진 분류 모델 구축
1.2 평가 지표 선정
클래스 불균형이 존재하므로 단순 Accuracy보다 다음 지표들을 종합적으로 고려:
- Precision: False Positive 최소화 (불필요한 리텐션 비용 방지)
- Recall: False Negative 최소화 (실제 이탈 고객 놓치지 않기)
- F1-Score: Precision과 Recall의 조화평균
- ROC-AUC: 임계값 독립적인 모델 성능 평가
2. Environment Setup
# Core Libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Preprocessing
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from imblearn.over_sampling import SMOTE
# Model Selection & Evaluation
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from xgboost import XGBClassifier
# Metrics
from sklearn.metrics import (
accuracy_score,
confusion_matrix,
classification_report
)
# Serialization
import pickle
# Visualization Configuration
sns.set_theme(style='whitegrid')
pd.set_option('display.max_columns', None)
3. Data Acquisition & Initial Inspection
3.1 데이터 로딩
# Load dataset
df = pd.read_csv('WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv')
print(f"Dataset Shape: {df.shape}")
print(f"Memory Usage: {df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024**2:.2f} MB")
Output:
Dataset Shape: (7043, 21)
Memory Usage: 0.95 MB
3.2 데이터 구조 분석
df.info()
주요 발견사항:
- TotalCharges 컬럼의 dtype 이슈: float이어야 하지만 object로 로드됨
- 숨겨진 결측치: isnull().sum()으로는 감지되지 않는 공백 문자 존재
- CustomerID: 예측에 불필요한 식별자 → 제거 필요
# CustomerID 제거
df = df.drop(columns=['customerID'])
# TotalCharges의 공백 문자 확인
print(f"Empty strings in TotalCharges: {len(df[df['TotalCharges'] == ' '])}")
# Output: 11
4. Exploratory Data Analysis (EDA)
4.1 수치형 변수 분석
numerical_features = ['tenure', 'MonthlyCharges', 'TotalCharges']
def plot_distribution_with_stats(df, column):
"""분포 시각화 + 통계량 표시"""
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
# Histogram + KDE
sns.histplot(df[column], kde=True, ax=ax)
# Statistical lines
mean_val = df[column].mean()
median_val = df[column].median()
ax.axvline(mean_val, color='red', linestyle='--',
linewidth=2, label=f'Mean: {mean_val:.2f}')
ax.axvline(median_val, color='green', linestyle='--',
linewidth=2, label=f'Median: {median_val:.2f}')
ax.set_title(f'Distribution of {column}', fontsize=14, fontweight='bold')
ax.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
# 각 수치형 변수에 대해 시각화
for col in numerical_features:
plot_distribution_with_stats(df, col)
인사이트:
- Tenure: 고객 가입 기간이 짧을수록(0-12개월) 이탈 확률 증가
- MonthlyCharges: 월 요금이 높을수록 이탈 위험성 상승 (가격 민감도)
- TotalCharges: 우측 편향(right-skewed) 분포
4.2 상관관계 분석
# Correlation Heatmap
correlation_matrix = df[numerical_features].corr()
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(correlation_matrix,
annot=True,
fmt='.2f',
cmap='coolwarm',
center=0,
square=True)
plt.title('Feature Correlation Matrix', fontsize=16, fontweight='bold')
plt.tight_layout()
plt.show()
발견:
- tenure ↔ TotalCharges: 0.83 (강한 양의 상관관계)
- 해석: 가입 기간이 길수록 총 결제 금액 증가 (당연한 관계)
- Multicollinearity 검토: 트리 기반 모델은 영향 적지만, 선형 모델 사용 시 하나 제거 고려
4.3 범주형 변수 분석
# 자동화된 Count Plot 생성
categorical_cols = df.select_dtypes(include='object').columns.tolist()
categorical_cols.append('SeniorCitizen') # 이진 인코딩되었지만 범주형
for col in categorical_cols:
plt.figure(figsize=(8, 5))
# Count plot
ax = sns.countplot(data=df, x=col, hue='Churn', palette='Set2')
# 비율 표시
total = len(df)
for p in ax.patches:
percentage = f'{100 * p.get_height() / total:.1f}%'
ax.annotate(percentage,
(p.get_x() + p.get_width() / 2., p.get_height()),
ha='center', va='bottom')
plt.title(f'Distribution of {col} by Churn Status')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
핵심 인사이트:
- Contract: Month-to-month 계약 고객의 이탈률이 현저히 높음
- InternetService: Fiber optic 사용자의 이탈률 증가 (가격 대비 만족도?)
- PaymentMethod: Electronic check 사용자 이탈률 높음
4.4 타겟 변수 불균형 확인
churn_distribution = df['Churn'].value_counts()
print(churn_distribution)
print(f"\nImbalance Ratio: {churn_distribution['No'] / churn_distribution['Yes']:.2f}:1")
# Visualization
plt.figure(figsize=(8, 6))
churn_distribution.plot(kind='bar', color=['#2ecc71', '#e74c3c'])
plt.title('Class Distribution (Target Variable)', fontsize=16, fontweight='bold')
plt.xlabel('Churn Status')
plt.ylabel('Count')
plt.xticks(rotation=0)
# 비율 표시
for i, v in enumerate(churn_distribution):
plt.text(i, v + 100, f'{v} ({v/len(df)*100:.1f}%)',
ha='center', fontweight='bold')
plt.tight_layout()
plt.show()
Output:
No 5174
Yes 1869
Imbalance Ratio: 2.77:1
문제점: 약 2.8:1의 클래스 불균형 → SMOTE 적용 필요
5. Data Preprocessing Pipeline
5.1 결측치 처리
# TotalCharges 결측치 처리 전략
# 공백 문자 → 0.0 (신규 고객, tenure=0인 경우)
# Step 1: 공백을 '0.0' 문자열로 변환
df['TotalCharges'] = df['TotalCharges'].replace(' ', '0.0')
# Step 2: float 타입으로 변환
df['TotalCharges'] = df['TotalCharges'].astype(float)
# 검증
assert df['TotalCharges'].isnull().sum() == 0, "결측치 처리 실패"
print("✓ TotalCharges 결측치 처리 완료")
의사결정 근거:
- 공백이 발생한 11개 행 모두 tenure=0 (신규 가입자)
- TotalCharges = tenure × MonthlyCharges 관계식에서 tenure=0이면 0이 자연스러움
- 삭제보다 대체가 정보 손실 최소화
5.2 타겟 변수 인코딩
# Binary encoding for target
df['Churn'] = df['Churn'].replace({'Yes': 1, 'No': 0})
5.3 범주형 변수 Label Encoding
# 다중 Label Encoder 관리 시스템
categorical_columns = df.select_dtypes(include='object').columns.tolist()
encoders = {}
for col in categorical_columns:
le = LabelEncoder()
df[col] = le.fit_transform(df[col])
encoders[col] = le # 추후 역변환을 위해 저장
# Encoder 저장
with open('label_encoders.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(encoders, f)
print(f"✓ {len(encoders)}개 범주형 변수 인코딩 완료")
핵심 포인트:
- 각 컬럼별로 별도의 LabelEncoder 인스턴스 사용
- Dictionary 형태로 관리하여 추론 시 동일한 인코딩 보장
- 주의: One-Hot Encoding과의 트레이드오프
- Label Encoding: 메모리 효율적, 트리 기반 모델에 적합
- One-Hot Encoding: 선형 모델에 적합, 차원 증가
6. Handling Class Imbalance with SMOTE
6.1 Train-Test Split
# Feature-Target 분리
X = df.drop(columns=['Churn'])
y = df['Churn']
# Stratified Split (클래스 비율 유지)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y,
test_size=0.2,
stratify=y, # 중요!
random_state=42
)
print(f"Training set: {X_train.shape}")
print(f"Test set: {X_test.shape}")
print(f"\nTest set class distribution:\n{y_test.value_counts()}")
Why Stratified Split?
- 테스트 세트의 클래스 비율을 학습 세트와 동일하게 유지
- 평가 안정성 확보
6.2 SMOTE 적용
# SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling TEchnique)
smote = SMOTE(random_state=42, k_neighbors=5)
X_train_balanced, y_train_balanced = smote.fit_resample(X_train, y_train)
print("Before SMOTE:")
print(y_train.value_counts())
print("\nAfter SMOTE:")
print(y_train_balanced.value_counts())
print(f"\n✓ Balanced training set: {X_train_balanced.shape}")
Output:
Before SMOTE:
0 4138
1 1496
After SMOTE:
0 4138
1 4138
✓ Balanced training set: (8276, 19)
SMOTE 작동 원리:
- 소수 클래스의 각 샘플에서 k-최근접 이웃 탐색
- 이웃 샘플 사이의 선형 보간으로 합성 샘플 생성
- 다수 클래스와 동일한 수로 증강
대안 기법:
- ADASYN: 밀도 기반 적응형 샘플링
- BorderlineSMOTE: 경계선 샘플에 집중
- RandomUnderSampler: 다수 클래스 다운샘플링
7. Model Training & Selection
7.1 Baseline Models
트리 기반 모델 3종 비교:
Copymodels = {
'Decision Tree': DecisionTreeClassifier(random_state=42),
'Random Forest': RandomForestClassifier(random_state=42),
'XGBoost': XGBClassifier(random_state=42, eval_metric='logloss')
}
cv_scores = {}
for model_name, model in models.items():
print(f"\n{'='*60}")
print(f"Training {model_name} with default parameters...")
print(f"{'='*60}")
# 5-Fold Cross Validation
scores = cross_val_score(
model,
X_train_balanced,
y_train_balanced,
cv=5,
scoring='accuracy',
n_jobs=-1 # 병렬 처리
)
cv_scores[model_name] = scores
print(f"{model_name} CV Scores: {scores}")
print(f"Mean CV Accuracy: {scores.mean():.4f} (+/- {scores.std():.4f})")
print(f"{'='*60}")
결과:
Model Mean CV Accuracy Std Dev
--------------------------------------------------
Decision Tree 0.7816 0.0579
Random Forest 0.8442 0.0762
XGBoost 0.8329 0.0748
분석:
- Random Forest가 가장 높은 평균 정확도
- 하지만 표준편차도 가장 높음 (일부 fold에서 불안정)
- Decision Tree는 과적합 경향 (단일 트리의 한계)
7.2 최종 모델 학습
# Random Forest 선택
best_model = RandomForestClassifier(
n_estimators=100, # 기본값
random_state=42,
n_jobs=-1
)
best_model.fit(X_train_balanced, y_train_balanced)
print("✓ Random Forest 학습 완료")
8. Model Evaluation
8.1 Test Set 성능 평가
# Prediction
y_pred = best_model.predict(X_test)
y_pred_proba = best_model.predict_proba(X_test)
# Metrics
print("="*60)
print("TEST SET PERFORMANCE")
print("="*60)
print(f"\nAccuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.4f}")
print(f"\nClassification Report:\n")
print(classification_report(y_test, y_pred,
target_names=['No Churn', 'Churn']))
print(f"\nConfusion Matrix:\n")
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
Output:
============================================================
TEST SET PERFORMANCE
============================================================
Accuracy: 0.7793
Classification Report:
precision recall f1-score support
No Churn 0.85 0.85 0.85 1035
Churn 0.58 0.58 0.58 374
accuracy 0.78 1409
macro avg 0.72 0.72 0.72 1409
weighted avg 0.78 0.78 0.78 1409
Confusion Matrix:
[[880 155]
[156 218]]
8.2 성능 분석
문제점:
- Class 1 (Churn)의 낮은 Recall: 61%
- 실제 이탈 고객의 39%를 놓침 (215개 False Negative)
- 비즈니스적으로 치명적일 수 있음
- 테스트 세트의 클래스 불균형 영향
- SMOTE는 학습 데이터에만 적용
- 테스트 세트는 원본 비율 유지 (1036:373)
- Accuracy가 다수 클래스에 편향
8.3 Feature Importance 분석
# Feature importance visualization
feature_importance = pd.DataFrame({
'feature': X_train.columns,
'importance': best_model.feature_importances_
}).sort_values('importance', ascending=False)
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.barplot(data=feature_importance.head(10),
x='importance',
y='feature',
palette='viridis')
plt.title('Top 10 Feature Importance (Random Forest)',
fontsize=16, fontweight='bold')
plt.xlabel('Importance Score')
plt.tight_layout()
plt.show()
print(feature_importance.head(10))
예상 결과:
- TotalCharges: 고객 생애 가치 지표
- MonthlyCharges: 가격 민감도
- tenure: 고객 충성도
- Contract: 계약 유형 (Month-to-month vs Long-term)
9. Model Serialization & Deployment
9.1 모델 저장
# Model + Feature names + Metadata 저장
model_artifact = {
'model': best_model,
'feature_names': X_train.columns.tolist(),
'model_version': '1.0.0',
'training_date': pd.Timestamp.now().isoformat(),
'performance': {
'cv_accuracy': cv_scores['Random Forest'].mean(),
'test_accuracy': accuracy_score(y_test, y_pred)
}
}
with open('customer_churn_model.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(model_artifact, f)
print("✓ 모델 저장 완료: customer_churn_model.pkl")
9.2 Inference Pipeline 구현
def predict_churn(input_data: dict) -> dict:
"""
고객 이탈 예측 함수
Args:
input_data: 고객 특성 딕셔너리
Returns:
예측 결과 및 확률
"""
# 1. 모델 및 인코더 로드
with open('customer_churn_model.pkl', 'rb') as f:
model_artifact = pickle.load(f)
with open('label_encoders.pkl', 'rb') as f:
encoders = pickle.load(f)
# 2. 입력 데이터를 DataFrame으로 변환
input_df = pd.DataFrame([input_data])
# 3. Label Encoding 적용
for col, encoder in encoders.items():
if col in input_df.columns:
input_df[col] = encoder.transform(input_df[col])
# 4. Feature 순서 정렬 (학습 시와 동일하게)
input_df = input_df[model_artifact['feature_names']]
# 5. 예측
model = model_artifact['model']
prediction = model.predict(input_df)[0]
proba = model.predict_proba(input_df)[0]
return {
'prediction': 'Churn' if prediction == 1 else 'No Churn',
'churn_probability': float(proba[1]),
'confidence': float(max(proba))
}
# 사용 예시
sample_customer = {
'gender': 'Female',
'SeniorCitizen': 0,
'Partner': 'Yes',
'Dependents': 'No',
'tenure': 1,
'PhoneService': 'No',
'MultipleLines': 'No phone service',
'InternetService': 'DSL',
'OnlineSecurity': 'No',
'OnlineBackup': 'Yes',
'DeviceProtection': 'No',
'TechSupport': 'No',
'StreamingTV': 'No',
'StreamingMovies': 'No',
'Contract': 'Month-to-month',
'PaperlessBilling': 'Yes',
'PaymentMethod': 'Electronic check',
'MonthlyCharges': 29.85,
'TotalCharges': 29.85
}
result = predict_churn(sample_customer)
print(f"""
예측 결과: {result['prediction']}
이탈 확률: {result['churn_probability']:.2%}
신뢰도: {result['confidence']:.2%}
""")
10. Performance Optimization Roadmap
10.1 하이퍼파라미터 튜닝
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
# Random Forest 하이퍼파라미터 탐색 공간
param_distributions = {
'n_estimators': [100, 200, 300, 500],
'max_depth': [10, 20, 30, None],
'min_samples_split': [2, 5, 10],
'min_samples_leaf': [1, 2, 4],
'max_features': ['sqrt', 'log2', None],
'bootstrap': [True, False]
}
random_search = RandomizedSearchCV(
RandomForestClassifier(random_state=42),
param_distributions=param_distributions,
n_iter=50,
cv=5,
scoring='f1', # Recall 중시
n_jobs=-1,
random_state=42,
verbose=2
)
random_search.fit(X_train_balanced, y_train_balanced)
print(f"Best Parameters: {random_search.best_params_}")
print(f"Best F1 Score: {random_search.best_score_:.4f}")
Fitting 5 folds for each of 50 candidates, totalling 250 fits
Best Parameters: {'n_estimators': 500, 'min_samples_split': 2, 'min_samples_leaf': 1, 'max_features': 'log2', 'max_depth': 10, 'bootstrap': True}
Best F1 Score: 0.8328
10.2 Stratified K-Fold 적용
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
# 클래스 비율을 유지하면서 폴드 분할
skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
cv_scores_stratified = cross_val_score(
best_model,
X_train_balanced,
y_train_balanced,
cv=skf,
scoring='f1'
)
print(f"Stratified CV F1 Scores: {cv_scores_stratified}")
print(f"Mean: {cv_scores_stratified.mean():.4f}")
Stratified CV F1 Scores: [0.8442029 0.84286574 0.85152057 0.85152057 0.85885886]
Mean: 0.8498
10.3 앙상블 스태킹
from sklearn.ensemble import StackingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Level 0: Base Models
base_models = [
('rf', RandomForestClassifier(random_state=42)),
('xgb', XGBClassifier(random_state=42)),
('dt', DecisionTreeClassifier(random_state=42))
]
# Level 1: Meta-Learner
stacking_model = StackingClassifier(
estimators=base_models,
final_estimator=LogisticRegression(),
cv=5
)
stacking_model.fit(X_train_balanced, y_train_balanced)
10.4 임계값 최적화
from sklearn.metrics import roc_curve
# ROC Curve로 최적 임계값 찾기
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_proba[:, 1])
# Youden's J statistic으로 최적 임계값 결정
j_scores = tpr - fpr
optimal_idx = np.argmax(j_scores)
optimal_threshold = thresholds[optimal_idx]
print(f"Optimal Threshold: {optimal_threshold:.4f}")
# 최적 임계값으로 재예측
y_pred_optimized = (y_pred_proba[:, 1] >= optimal_threshold).astype(int)
print(classification_report(y_test, y_pred_optimized))
Optimal Threshold: 0.2400
precision recall f1-score support
0 0.92 0.64 0.76 1035
1 0.46 0.85 0.60 374
accuracy 0.70 1409
macro avg 0.69 0.75 0.68 1409
weighted avg 0.80 0.70 0.71 1409
11. Production Considerations
11.1 모델 모니터링
class ModelMonitor:
"""실시간 모델 성능 모니터링"""
def __init__(self):
self.predictions = []
self.actual_labels = []
def log_prediction(self, prediction, actual=None):
self.predictions.append(prediction)
if actual is not None:
self.actual_labels.append(actual)
def check_drift(self, window_size=1000):
"""데이터 드리프트 감지"""
if len(self.predictions) < window_size:
return False
recent_dist = np.mean(self.predictions[-window_size:])
baseline_dist = 0.265 # 학습 데이터의 Churn 비율
# Chi-square test or KS test 적용
drift_detected = abs(recent_dist - baseline_dist) > 0.05
if drift_detected:
print("⚠️ Data drift detected! Model retraining recommended.")
return drift_detected
11.2 A/B 테스팅
def ab_test_model(model_a, model_b, test_data, alpha=0.05):
"""두 모델 간 통계적 유의성 검정"""
from scipy.stats import ttest_rel
# 동일 데이터에 대한 예측
pred_a = model_a.predict_proba(test_data)[:, 1]
pred_b = model_b.predict_proba(test_data)[:, 1]
# Paired t-test
t_stat, p_value = ttest_rel(pred_a, pred_b)
if p_value < alpha:
print(f"✓ 모델 간 유의미한 차이 존재 (p-value: {p_value:.4f})")
else:
print(f"✗ 모델 간 유의미한 차이 없음 (p-value: {p_value:.4f})")
return p_value
11.3 API 엔드포인트 예시 (FastAPI)
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import uvicorn
app = FastAPI(title="Customer Churn Prediction API")
class CustomerData(BaseModel):
gender: str
SeniorCitizen: int
Partner: str
# ... 기타 필드
class PredictionResponse(BaseModel):
prediction: str
churn_probability: float
confidence: float
@app.post("/predict", response_model=PredictionResponse)
async def predict_churn_api(customer: CustomerData):
try:
result = predict_churn(customer.dict())
return PredictionResponse(**result)
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
Prediction: No Churn
Churn Probability: 30.00%
Confidence: 70.00%
12. Key Takeaways
핵심 요인
- SMOTE를 통한 클래스 불균형 해결: 소수 클래스 샘플링으로 모델 편향 완화
- Cross Validation: 단일 split 대비 신뢰성 높은 성능 추정
- 다중 Label Encoder 관리: 추론 시 일관성 보장
한계점 및 개선 방향
- Recall 개선 필요: 현재 61% → 목표 80% 이상
- Feature Engineering 부족: Tenure binning, Interaction features 시도
- 모델 해석성: SHAP/LIME 적용으로 비즈니스 인사이트 강화
- 실시간 예측 지연: 모델 경량화 (Knowledge Distillation)
비즈니스 임팩트
- 예상 이탈 고객 조기 식별: 상위 20% 확률 고객 대상 리텐션 캠페인
- ROI: 리텐션 성공 시 고객 생애 가치(LTV) 3배 증가 예상
- 운영 효율: 수동 분석 대비 처리 시간 90% 단축
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