Jayden`s

[TIL]27.Section2_sprint1 challenge

linear regression multiple regression ridge regression logistic regression 큰 골자는 위와 같은 모델들을 배웠다. 회귀와 분류에 따라 사용하는 모델이 다르고 모델에 따라 평가지표가 다르고 그 모델에 데이터를 대입하기 전 train, validate, test set을 구분하고 그 데이터에 대해 OneHot encoding, scaling, polynomial 등등 다양한 인코더들이 있다. 또한 각 모델들에 따라 조절할 수 있는 하이퍼파라미터도 있었다. 이번 주에 느낀 것은 머신러닝 자체는 너무 재미있다. 다만, Section 1 에서 학습한 EDA, Feature Engineering이 얼마나 실무에서 중요한지 느낄 수 있었다. 통계적, 시각화,..

Ridge regression, 모델 성과 평가 지표, OneHotencoding, feature selection

1) 본인만의 아이디어로 best ridge regression model을 만들어 서로 공유하시고 토론해 보세요. 어떤 특성공학을 사용했고, 그 이유와 기대효과는 무엇이었나요? 처음 변수는 'Rooms, Type, Price, Method, Postcode, Regionname, Propertycount, Distance, CouncilArea' 입니다. 이 중 OneHotencoding을 염두에 두고 unique 값이 너무 많다고 판단한 변수는 drop 해주었습니다. 또 'Postcode' 같은 경우 숫자형 데이터인데 그 순서(크기)가 의미가 없을 것이라 판단했고 차라리 Regionname을 원핫인코딩을 통해 그 지역에 대한 변수로 대입해주는 게 옳다 생각하여 drop하였..

새로운 특성(특성공학), 이상치, Scaler, 모델 성능 향상

1) 새로운 특성을 만들 수 있다면, 어떤 특성공학을 해 볼 수 있을까요? BMI(비만지수) = 몸무게 / 키^2 (키 : [m], 몸무게 : [kg]) 대사증후군 가능성 : 수축기 혈압과 이완기 혈압 차이 참고 age / 365 를 통해 나이로 맞추기 2) 아웃라이어가 있는 특성이 있다면, 어떤 기준으로 제거할 수 있을까요? 이 부분이 도메인 지식과 연관이 큰 것 같습니다. 먼저 boxplot과 같은 시각화 자료를 통해서 이상치의 유무를 확인 통계치에 기반해서 상위 및 하위 %의 값을 제거 혹은 도메인 지식을 도입해서 이상치에 대한 기준을 잡고 제거 과제의 예시에서 저같은 경우는 단순히 통계치로 하게 되니 몸무게가 100kg만 넘어가도 제거가 되어버려서 따로 도메인 지식을 서치 혹은 상식선(굉장히 주관..

[TIL]26.Logistic Regression(로지스틱 회귀; 분류)

목표 훈련/검증/테스트(train/validate/test) 데이터에 대한 이해 분류(Classification)와 회귀(Regression)의 차이점을 파악하고 문제에 맞는 모델 사용 로지스틱회귀(Logistic Regression)에 대한 이해 Train/Validate/Test data Kaggle 'Titanic: Machine Learning from Disaster' 예시 import pandas as pd train = pd.read_csv('https://ds-lecture-data.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/titanic/train.csv') test = pd.read_csv('https://ds-lecture-data.s..

'21.12.21(화)_매일경제

중국 기준금리 기습인하에 시장 불안 --- 삼천피(코스피 : 3000) 꺠져 중국 중앙은행인 인민은행이 20일 기준금리 인하 단행 기준금리 역할을 하는 1년 만기 대출우대금리(LPR)응 0.05% 내림(20개월만) 미술 NFT, 10년 뒤 100배로... 실제시장 육박할 것 내년 미술품 대체불가토큰(NFT)가 성장하기 시작하면서 향후 10년간 100배 예상 세계적 가상화폐 분석기관인 메사리 '2022년 가상화폐 업계 전망' 보고서에서 이같이 전망 인터넷에 블로체인 기술이 적용됨에 따라 개방성과 탈중앙화를 지향하는 NFT, 디파이, 메타버스 등이 급격히 성장할 것으로 예상 실제로 NFT분야가 어떻게 될지는 정확히는 모르겠지만, 여러가지 NFT(미술품, 음악 저작권 등)들 중에는 제일 시장성이..