끄적끄적 인생기

타이타닉 데이터셋 분석 및 학습 설계도

WorkflowEDApivot_tablegroupby통계분석상관관계교차분석Data Preprocessing결측치 치환 혹은 삭제data encoding (one-hot encoding, mean-encoding, label-encoding)data scaling (standard scaler, minmax scaler, max abs scaler, robust scaler)train_test_split()Train분류모델 : 로지스틱 회귀, linear SVM,분류, 회귀 : Decision Tree, K-NN앙상블 : Light GBMrandom_state:42 고정HPO: Bayesian Search Evaluation회귀: R2, RMSE정규화: Ridge (L2), Lasso (L1)분류: Rec..

19일차 [ 다중분류 / 앙상블 / HPO ]

최대 가능도 추정량정규분포 형태로 데이터를 바꿔줘야 학습이 잘 된다.sigmoid, 이진분류softmax, 다중분류 이진분류/다중분류confusion_matrix:무조건 히트맵 그려봐야 어느 데이터를 잘 맞추는 지 볼 수 있다.평가: f1-score앙상블https://colab.research.google.com/drive/14Hsv3uMtIdonLMIB9nUytOPzrzb4Cci0#scrollTo=QtI46tTOsrMn Google Colab NotebookRun, share, and edit Python notebookscolab.research.google.com 모델 연결 (bagging, boosting,voting, stacking)앙상블 나온 이후로 모든 경진대회에서 1등 먹었다.Baggin..