중간에 추가된 일
중간에 취소된 일
어제 Feature Importance로 모델에 영향을 주는 변수의 중요도를 볼 수 있어서 그걸 기반으로 드랍에만 사용할 생각을 하였으나, 그거 자체로 이 모델이 어떤이유에 가장 적합했는지에 대한 인사이트를 꺼낼 수 있는 요소로 사용 가능함을 알게 되었다 추가로 'XAI'를 이용하는 방법도 있다고 하셨다.
Catboost와 다르게 XGBoost는 컴퓨터 하드웨어 성능을 많이 요구하는데, 이번에 컴퓨터로 해보려다 시간이 너무 많이 걸려서 코랩으로 해보았으나..;; 코랩도 램사용량 오버로 터져버렸다. 그래서 컴퓨터에 CUDA라는 엔비디어에서 제공하는 머신러닝용 보조 프로그램을 깔아보았는데.. 적응이 안된다...왜지..?😥
내일 마지막 까지 프로젝트를 마무리까지 진행해야 금요일날 가다듬을 수 있다는 전제하에 프로젝트를 슬슬 그만깊게 파고 마무리로 가야한다.