📖 학습한 내용

• 경제적요인에 따른 조출생률 예측모델 생성 - 발표

📖 핵심내용

📌 경제적요인에 따른 조출생률 예측모델 생성

발표 전 점검

• PPT 자료수정
  다중공선성의 문제가 있을 수 있다는 표기 추가
  스케일링 추가
  베이스라인 추가
  독립변수끼리 상관관계가 높은것, 라벨과 상관관계가 너무 낮은 것으로 표기 명확하게 함

• 멘트 수정
  -> 종속변수가 정규분포가 아닌경우
  종속변수가 정규분포를 따르지 않는 경우, 특히 오차의 정규성 가정이 위반될 수 있습니다
  선형회귀 모델을 사용하기 어려울 수도 있다고 판단하였습니다

-> 독립변수 선택
이런 4가지 방법을 통해 독립변수를 선택할 수 있었습니다.
학습곡선으로 교차검증을 확인하여 과적합이 발생하였는지 확인했습니다.

• 프로젝트 결론 페이지 추가
  프로젝트를 진행하면서 코드에 집중하는 것이 아니라, 데이터 자체에 집중해야하는 것을 알았습니다.
  프로젝트 초기에 수집한 데이터에 대한 이해 없이 진행하다가 결국 주제를 바꾸는 과정을 거쳤습니다.
  그래서 데이터를 잘 이해하고, 특성을 잘알아내려고 노력했습니다.
  꼼꼼한 전처리와 EDA를 통해서 데이터의 특성을 이해해야지만, 좋은 독립변수를 찾을 수 있었습니다. 또한 모델을 만들기 위한 방향성도 결정할 수 있었습니다.

발표 후 코멘트

• 전체적인 피드백

1. 기업들은 본인들 사업영역에 대해서 다 분석을 했다. 새로운 데이터를 결론을 내기위해서는 외부데이터가 중요하다. 공공데이터가 아닌 따로 개인적으로 구하는 데이터를 구하는게 정말 중요하다.

2. 변수가 원인인지 결과인지 파악하는 것이 중요하다.

3. 평가지표를 고르는데 좀 더 고민을 해야한다. 어큐러시 MSE 등등
   왜 이 평가지표를 고르려고 하는지 고민이 있어야한다.

4. 주요피처들이 범주형 데이터가 많다면 회귀모델이 아니여도 분류모델로 사용할 여지가 있다. (시계열 데이터가 아닌경우)

• 우리 조 받은 질문
  통계성데이터를 피하라고 했지만, 통계성 데이터로 모델링 했다.
  한 레코드 단위가 어떻게되는지 -> 시군구 별 한달
  이상치 0 기준으로 했는데, 0이 밸류인지? -> 0이 모두 의미 있는 벨류였다.

📖 이후 학습 계획

• 웹크롤링 및 선형회귀

📖 기타

• 느낀점
  처음으로 생성모델 프로젝트를 잘 마무리 했다. 중간에 어려움이 많았지만, 결국 마무리 지었는데 적극적으로 나서서 참여했던 프로젝트라서 뿌듯하다. 조장으로서 팀원들이 잘따라와주고 함께해줘서 정말 고마웠다.
  주체적으로 꾸준하게 데이터를 들여다보고 분석하려해서 실력이 많이 늘었다고 느껴진다.
  밤을 새워가며 코드작성하고 힘들었지만, 정말 재미있게해서 피로한줄 몰랐던 일주일이였다.