[TIL] 2024-08-26 (ML)

Today I Learned (2024-08-26)

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목차

• Today I Learned (2024-08-26)
• 오늘 공부한 내용
  • 1. KDT (ML)
    • 머신러닝 모델 만들기
  • 2. 머신러닝 입문
    • 타이타닉 데이터 EDA
• 어려웠던 내용
• 궁금한 내용과 부족한 내용
• 느낀 점

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오늘 공부한 내용

1. KDT (ML)

머신러닝 모델 만들기

• Random Forest Regression 사용
  • 만료 일자 예측하기

2. 머신러닝 입문

타이타닉 데이터 EDA

• EDA
  • head(), tail(), 각 feature 의미 확인
  • 다섯 수치 요약(5 number summary) 확인
  • 최소값(minium), 제1사분위수, 제2사분위수, 제3사분위수, 최대값(maximum) 확인하기
  • 데이터프레임.describe()
  • EDA 에서는 사분위수를 사용
    • Q1:제1사분위수 (25%에 해당하는 값)
    • Q2:제2사분위수 (50%에 해당하는 값, 중간값)
    • Q3:제3사분위수 (75%에 해당하는 값)
    • Q4:제4사분위수 (100%에 해당하는 값, 최대값)
  • 시각화 하기
    • plotly 사용
    • 각 feature간 상관관계 확인하기
      • heatmap 을 사용하면 직관적으로 확인이 가능하다.
      • 연속형 데이터에 대해서만 상관관계 분석 가능
• 범주형 데이터 분석

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어려웠던 내용

• 머신러닝

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궁금한 내용과 부족한 내용

• 나는 왜 랜덤포레스트회귀만 사용하지?
  • 내일 피드백 받고 다른 모델들도 사용해야지

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느낀 점

• 과제 보고서 작성이 재미있다. 왜 재미있지? 뭔가를 더 분석하고 싶고, 더 나은 결과를 뽑고 싶은것 같다.
• 하지만 이건 수학이 아직 안나와서겠지...... 흑