타이타닉 데이터셋 분석 및 학습 설계도

Workflow

1. EDA
   1. pivot_table
   2. groupby
   3. 통계분석
   4. 상관관계
   5. 교차분석
2. Data Preprocessing
   1. 결측치 치환 혹은 삭제
   2. data encoding (one-hot encoding, mean-encoding, label-encoding)
   3. data scaling (standard scaler, minmax scaler, max abs scaler, robust scaler)
   4. train_test_split()
3. Train
   
   1. 분류모델 : 로지스틱 회귀, linear SVM,
   2. 분류, 회귀 : Decision Tree, K-NN
   3. 앙상블 : Light GBM
   4. random_state:42 고정
   5. HPO: Bayesian Search 
4. Evaluation
   1. 회귀: R2, RMSE
   2. 정규화: Ridge (L2), Lasso (L1)
   3. 분류: Recall, Precision, AUROC (이진분류)
5. Prediction