1. 사실

이번 한 주간 simple, multiple, ridge, logistic regression등 회귀분석 전반을 배웠다.

2. 느낌

나는 회귀에 대한 내용보다 feature engineering이 특히나 어렵게 느껴졌다.
분석의 결과는 모델에 데이터만 넣어주면 점수는 나왔다.
그러나 이 점수를 높이기 위해서 피처를 선택하고, 다루는 작업이 어렵게 느껴졌다.
또한 점수에 대한 기준이 없으니 내 결과가 좋은건지 나쁜건지 판단이 어려웠다.

3. 교훈

많은 데이터 분석이 나의 고민을 해결해줄 것이라는 교훈을 얻었다.
사실 이러한 문제는 많은 데이터를 분석해보고 어떤 방식을 했을 때 결과가 좋았는지 직접 느껴봐야 알 것같다.
이번 섹션 처음만 하더라도, 피처들을 조정하는 것에만 중점을 두었었는데,
그냥 모델 방식을 바꾸면 훨씬 좋을 것이라는 결론을 내렸다.
따라서 공부를 더 꾸준히 한다면, 이러한 결론들이 쌓여서 실력이 될것이라 믿는다.

4. 향후 행동

keep going~~