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[TIL] 이웅희_201019
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DSFT01
- Dominant language
- No language data
- Stars
- 2
- Forks
- 1
- PR merge metrics
- No merged PRs in 30d
Description
- [x] Decision tree
- [x] pipeline
- [x] jupyter notebook
- [x] Gini gain, imformation gain
- 수행과정
의사결정나무의 개념을 이해하고 코드로 구현,
전처리 과정에서 필요한 과정들을 pipeline을 활용하여 간편하게 해결
- 오늘의 한마디
의사결정나무는 선형회귀보다는 훨씬 제약이 없고 다양하게 활용될 수 있을 것 같다.
무엇보다 해석이 쉽고 데이터를 다루는 나의 입장이 아닌 타인에게 보여줄 때도 직관적으로
설명하기가 좋을 것 같다.
특성공학할 때 어떻게 해야겠다는 생각이 빠르게 떠오르지 않는다.
- 더 공부해야 할 것
특성공학을 어떻게 좋은특성을 빠르고 잘 선택, 생성할 수 있을지 고민해봐야.
모델에서 과적합이 되었을 때, 성능을 높이는 방법이 아직 직관적으로 떠오르지 않음.
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