[Day 5] Kaggle 'Learn' courses
안녕하세요! 오늘은 Day 5입니다! 오늘 Kaggle에서 굉장히 재미있고 쓸모 있는 것을 찾았다. 그 Course가 머신러닝의 이론적이고 실용적인 면을 섞어 재미있게 공부할 수 있으며 오늘 한 것은: 아래에 각 Course의 내용을 요약해 봤다. Intro to Machine Learning 초급 모델 생성과 훈련, 예측 모델 검증 모델 선택 - 언더피팅 및 오버피팅 초급 RandomForest 모델 생성 Intermediate Machine Learning 누락 데이터 처리 방법 컬럼 삭제 Imputation 범주형 변수 처리 방법 컬럼 삭제 Ordinal encoding One-Hot Encoding Pipelines Define preprocesser Define model Create pipeline 머신러닝 처음 공부했을 때 (2022년 여름~) pipeline에 대해 안 배우기도 하며 있는지까지 몰랐다 Cross-Validation XGBoost 모델 Data leakage (target leakage 및 train-test contamination) Data Visualization seaborn으로 시각화 선도표 막대그래프 및 히트 맵 산점도 Feature Engineering Mutual Information Mutual information is a lot like correlation in that it measures a relationship between two quantities. The advantage of mutual information is that it can detect any kind of relationship, while correlation only detects linear relationships. features should be int Clustering with K-Means Principal Component Analysis (PCA) Its primary goal is to reduce the n