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깃허브 TIL 레포지토리 개설! (날짜별로 배운것을 간단하게 기록할 예정)Linear Model중에서 Multiple Regression에 대해 배웠다. train/test data다중선형회귀(특성 2개 이상)회귀모델을 평가하는 평가지표들(MSE, MAE, RMSE,

오늘 배운 것 Ridge 회귀 keyword one-hot encoding 범주형 변수 (Categorical variable)

오늘 내가 한 것

스프린트 챌린지 스프린트 복습assert : 뒤의 조건이 True가 아니면 AssertError를 발생한다.(s2s1 스첼에 나오는 내용)label : 머신러닝(지도학습)의 label은 예측하고자 하는 대상, 곧 target을 가리킨다. 지도학습 비지도 학습 차이 레이

linear regression 복습분산, 편향, 과적합, 과소적합 개념 블로그 정리밥 잘챙겨먹음!\[] ridge, logistic regression 정리\[] note regression 캐글 제출하기\[] 머신러닝 프로세스에 대해 한번 정리해보기\[] (시간이

ridge regression 복습 및 정리Section2 Sprint1 공부8시 기상 (logistic regression 실습해보고 kaggle 제출하기)

오늘 한 일 Evaluation Metrics for Classification 공부 keyword : 분류문제 평가지표 confusion matrix 사이킷런에 plotcofusionmatrix 축과 순서를 유의해서 보기! 임계값 (threshold) 정밀도 재현율

테크니컬 글쓰기 특강 듣기 sprint challenge인프런 ROC, AUC 강의 끝까지 다 듣기 트리모델과 선형모델을 비교해봤을때 어떤점이 더 좋았나요?간결하다 원핫인코딩보다 오디널 인코딩 쓸 수 있어서 좋았다표준화 안해도 되서 좋았다 특성선택을 알아서 해줘서 편

오늘 한 일 Model selection (n224) keyword : 모델 선택 하이퍼파라미터 최적화 (최적의 하이퍼파라미터 찾기) CV 교차검증 hold-out 교차검증 K-Fold TargetEncoder GridSearchCV RandomizedSearchC

n231 학습 직접 데이터 셋을 찾고, 문제 (target data) 정하기, 어떤 모델로 할지 선택(분류 or 회귀), 모델에 맞는 평가지표 선택 데이터 누수(leakage) :타겟 변수와 비슷한 변수가 훈련 데이터에 포함된 경우 훈련데이터와 검증데이터를 완전히 분리

Section review지도학습 vs 비지도학습비지도 학습 (target값이 없음), 딥러닝과 연계해서 많이 발전 중 linear regressionRegression : 성능은 안좋지만 과적합이 안된다는 장점Regularization (Ridge, Lasso)cla