중간에 추가된 일
중간에 취소된 일
히히 프로젝트다.. 히힣
머신러닝의 변수들의 중요성을 볼수 있는 Feature Importance로 변수를 모델 분석용으로 줄 수있는 weight와 gain과 cover라는 분석 관점을 지정할 수있다는걸 알았다.
weight: 해당 컬럼이 모델 내에서 분할을 몇 번 했는지
gain: 해당 컬럼이 모델 성능 향상에 얼마나 기여했는지
cover: 해당 컬럼이 분할에 사용된 데이터의 양
를 보여준다.
머신러닝 모델 분석방법의 심연은 어디까지인가...😥
마감까지 24시간도 안남았다. 마지막까지 꼼꼼히 검토하고 내일은 대본작업에 들어가야한다.