Today I Learned (2024-08-28)목차Today I Learned (2024-08-28)오늘 공부한 내용1. KDT (ML)XAI(설명 가능한 AI)ShapCalculusThe Squeeze TheoremMachine Learning타이타닉 수치형 데이터 EDA어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT (ML)XAI(설명 가능한 AI)화이트박스 모델이다.예) decision treeShap기계 학습 모델의 예측 결과를 설명하기 위한 방법론 중 하나이다.입력 특성의 기여도를 정량화하여, 모델이 왜 특정 예측했는지 예측할 수 있게 한다.feature importances와 거의 유사한 수치를 보여준다.예시 코드import xgboostimport shapfrom..

Today I Learned (2024-08-22)목차Today I Learned (2024-08-22)오늘 공부한 내용1. KDT (ML)머신러닝 과제 하기2. 인프런(공공데이터 분석)마무리하기어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT (ML)머신러닝 과제 하기회원 만료및탈퇴 데이터를 이용하기Random Forest Regression 모델 사용과집합 데이터였다.시간이 부족하였다.2. 인프런(공공데이터 분석)마무리하기시도별 공원 비율구하기scatterplot 으로 전국 도시공원 시각화시도별 도시공원 빈도수 구하기pairplot 으로 서브플롯 그리기지도 표현(folium)어려웠던 내용머신러닝 실습 과제가 어려웠다.이유는 방향?을 못잡겠다.궁금한 내용과 부족한 내용머신러닝 잘..

Today I Learned (2024-07-12)목차Today I Learned (2024-07-12)오늘 공부한 내용1. KDT(Machine Learning)Classification(분류)t-value(유의수준)결정 트리(Decision Tree)KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘유클리드 거리(Euclidean Distance)앙상블 학습(모델)회귀(Regression)경사하강법(Gradient Descent)어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT(Machine Learning)Classification(분류)분류는 학습데이터로 주어진 데이터의 피쳐와 레이블값을 머신러닝 알고리즘으로 학습해 모델을 생성하고, 이렇게 생성된 모델에 새로운 데이터 값이..