Month 2 - 여정의 시작

# Random Forest Classifier, # Kaggle

오늘 배운 것:

1. Random Forest Classifier
2. One Hot Encoding / Ordinal Encoding

앞으로의 과제:

- Random Forest Classifier의 성능을 높힐 수 있는 특성을 어떻게 만드는지 배우는 것
- Random Forest Classifier의 입력값 등에 대해 좀 더 자세히 알아볼 것(Doc 읽기)

그 외 느낀 점:

- Sklearn이나 Scikit-Learn의 머신 러닝 기능들을 잘 이해하기 위해서는, Doc을 읽어보아야 할 것 같다.
- 새로운 특성을 만드는 것은 도메인 지식이 필요하며, 그래서 이 것이 데이터과학엫서 가장 중요한 재산이라는 것을 깨달았다.
- 모델의 성능을 최적화 하는 방법은 상황마다 다르며, 경험을 통해 어떤 상황에서 어떤 방법을 이용하여 최적의 모델을 만드는지 학습할 수 있을 것 같다.
- EDA에 대해서도 연습이 좀 더 필요함을 느꼈다.