[TIL] 이선주_201016

:warning: 해당 템플릿은 기본 예시입니다. 수강생 여러분의 방식에 맞춰 **자유롭게** 작성해주시길 바랍니다 :warning:
:no_entry_sign: **과제 솔루션 공유 절대 금지** :no_entry_sign:
- **키워드**: `배운 내용에 해당하는 키워드를 2-3개 정도 적습니다 (예: Python, pandas, 시각화, etc.)`

--> feature-engineering, overfitting, underfitting
- **배운 것**: `어떤 내용을 배웠는지 간략하게 적습니다`

--> 특성 공학의 중요성
- **어려웠던 부분**: `배운 내용 중에서 어렵거나 헷갈렸었던 부분을 작성합니다`

--> 머신러닝에 대해 글로 포현하는 것
- **더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분**: `더 알고 싶거나 공부할 필요가 있는 부분에 대해 작성합니다`

-->
- **느낀 점**: `오늘 하루에 대한 감상, 기분 등을 간단하게 작성합니다`

--> 평소에 feature engineering을 하면서 무엇을 더 해야 할 지, 무엇을 할 수 있을 지 등의 고민이 많았다. 모델을 만들기 위해 feature를 선택하는 과정에서 내가 데이터를 바라보는 관점에 따라 얻어지는 인사이트, 그것을 바탕으로 어떤 feature를 선택할 지 등을 고민할 시간을 충분히 갖기도 전에 빨리 다음 단계, 모델링. 예측 결과. 정확도 계산. 그런데 정작 결과를 해석할 때나 모델링 과정 중에 결국 처음에 feature 선택을 어떻게 했는지를 명확하게 하지 않았더니 모델 성능을 개선하기 위해 무엇을 더 할 수 있을 지 도무지 감이 안 잡혔다.. 시간은 보내는데 제자리 걸음... 그리고 마지막에 feature 선택에 따라 결과가 어떻게 나왔는지 해석하고 설명하는 것도 어려웠다. 이와 관련해 글을 써보려고 했는데, 내가 지금껏 이런 어려움이 있었구나만 깨닫고 포스트를 거의 작성하지 못해서 이번 주말에는 쉬는 걸 포기해야 할 것 같다.