[TIL] 오예은_201019

## 키워드
`파이프라인(pipelines)` `Decision Tree` `특성 중요도(feature importances)` `Gini impurity` `Information Gain`

## 배운 것
#### 파이프라인
- 인코딩, fit, transform과 같은 모델의 일련의 작업을 포함하는 단일 개체
- 재현성을 증가시킴, 교차검증에 필요

#### Decision Tree
- 분류, 선형 등 다양한 문제를 예측할 수 있음
- 데이터를 분할하면서 분류/예측
- 리프노드가 많아질 수록, 깊이가 깊어질 수록 과적합이 발생할 가능성이 높아짐

## 더 해볼 것
- Gini impurity 개념 정리하기

## 느낀점
- 과제를 하려하는데 profiling 에러가 계속 나서 디버깅하는데 시간을 많이 쏟았다. 이래서 에러를 정리해두고 til을 작성하는 것이 중요한 것 같다. -> 라이브러리를 설치하거나 활용할 일이 많을 텐데 사용법을 잘 익혀두어야할 것 같다.
- 알고리즘에 수식이 등장하면 좀 어렵게 느껴진다. 과제가 끝나면 지니 인덱스에 관해서도 다시 정리해야겠다.