[작업형2] 머신러닝+시험파일제출 +풀이과정

머신러닝 = ['지도학습', '비지도학습', '강화학습'] 이있고

빅분기는 "지도학습"으로 진행됩니다. 지도학습은 분류 OR 회귀가있습니다.

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*피처(컬럼)라는 단어는 현업자들이 많이 사용하는것이니 꼭 익혀두기

대략적으로 이렇게 진행됩니다.

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문제를 읽어보면서? 문제정의하기

 

분류인지? 회귀인지?

예측해야하는 피처(컬럼)은?

예측 결과?(확률, 0인지 1인지)

평가방식? 

최종 생성파일은?

이런 부분들을 생각하면서 읽어야합니다. 그래야 작업내용에 오류가 없습니다.

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탐색적 데이터분석(EDA)

 

샘플데이터 확인(df.head(), df.info()등)

데이터 크기

컬럼(피처)타입

결측치

분류:타겟, 라벨 비율

수치형인지 범주형인지 컬럼파악하기 ->왜냐면 datetime등으로 변환해야해서

 

시각화를 지원하지않다는점 알고있어야합니다!

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데이터 전처리

- 결측치 (mean, median, max, min, mathod=bfill 등)

 

- 이상치 (IQR 등등..)

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피처엔지니어링

 

-수치형(float, int)

• minmax스케일링 (0~1사이 값으로 변경하는 것)

 

 

-범주형(obt)

• 라벨인코딩(레이블인코딩)
• 원핫인코딩(많지 않다면 사용하기)

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test/validation나누기

100중에 train/val 나누고 test하기!

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평가하기

 

분류 모델

• Random Forest
• Decision Tredd
• XGBoost

회귀 모델

• Random Forest
• Linear Regression
• XGBoost

 

모델 = 어떤모델?  model.fit() model.predict()

model = RandomForest model.fit() model.predict()

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시험제출은?

 

to_csv("수험번호.csv")로 제출하면 됨