멋쟁이 사자처럼 AI School 8기 - WIL-14주차

14주차 일정

• 금

  • 강승일 강사님
    • 태블로 : Self Service Visual Dahsboard

• 월

  • 박조은 강사님 : 머신러닝 성능개선
    • RandomSearchCV, casual, registered 활용하기
    • 수백 수천개의 피처를 다루는 방법
    • XGBoost

• 화

  • 박조은 강사님 : 머신러닝 성능개선
    • XGBoost, LightGBM
    • 수백 수천개의 피처를 다루는 방법 => 기술통계, 유일 값 빈도수, 왜도, 첨도, 평균, 편차 등

• 수
  • 박조은 강사님 : 머신러닝 성능개선
    • XGBoost, LightGBM, CatBoost
    • 분류의 측정 기법(Accuracy, Precision, Recall, F1-score 등)
    • 불균형 데이터와 SMOTE

• 목
  • 복습과 과제
    • 미니프로젝트
  • 인사이트 데이

학습 내용

📝20230320 박조은 강사님 - 수업 필기
📝20230321 박조은 강사님 - 수업 필기
📝20230322 박조은 강사님 - 수업 필기

왜 정규분포 형태가 모델 학습에 도움이 되는지

정규화 하는 이유?

A: 나 수능 영어 100점 받았어! (100점 만점)
B: 나 토익 100점 받았어! (990점 만점)

특성들의 단위를 무시하고 값으로 단순 비교할 수 있게 만들어 줄 필요가 있다.

scale의 범위가 너무 크면 노이즈 데이터가 생성되거나 overfitting이 될 가능성이 높아지기 때문이다.

• 정규화를 하지 않으면 ?
  파이썬 전처리③정규화(normalization)로 scale맞추기

소감

한번 놓치니까 이렇게 하기싫을 수 없다.
이제는 그냥 놓치더라도 그 날 수업을 따라가려고 노력해봐야겠다.