[트러블슈팅] 모델 성능 저하 및 낮은 예측 성능

원인 : 모델이 대부분 클래스에 대해 낮은 성능 보임, 데이터 불균형

해결방법 : 메타정보 추가 및 하이퍼파라미터 튜닝

param_grid = {
    'max_depth': [3, 5, 7, 9],
    'learning_rate': [0.01, 0.1, 0.2],
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'subsample': [0.8, 1.0],
    'colsample_bytree': [0.8, 1.0]
}

grid_search = GridSearchCV(estimator=xgb_model, param_grid=param_grid, 
                           cv=3, n_jobs=-1, verbose=2, scoring='f1_weighted')
grid_search.fit(X_train, y_train)