[TIL] 오예은_201020

## 키워드
`랜덤포레스트` `Bagging` `Out-Of-Bag` `OrdinalEncoding`
## 배운 것
#### 랜덤포레스트
- decision tree를 기본 모델로 사용
- bootstrap : 복원추출법 적용
- oob(out of bag) : 부트스트랩데이터셋으로 활용되지 않은 데이터 -> 검증데이터 역할
- aggregation-> tree자체가 아닌 결과를 합치는 것
- 특성을 랜덤으로 선택하여 과적합 방지

#### Ordinal encoding
- decision tree를 사용하는 경우에는 순서형 인코딩(ordinal encoding)을 적용한다. (one-hot encoding X)
- cf. 선형모델에서는 one-hot 사용

## 느낀점
- eda를 어디서부터 어떻게 해야할지 아직 막막한 부분이 있다. ~그래서 수정한 부분이 많이 없어서 어제 제출했던 모델이랑 성능이 별 차이가 없는 것 같다. 내가 문제나 원리를 잘못 이해한게 아닌지 다시 한번 살펴봐야겠다.~
-> 캐글 제출시 점수가 어제랑 동일한 것은 정민님 조언대로 CSV로 저장하는 부분이 잘못되어서였다. 그리고 어제 제출한 과제 노트북이 변수선언 위치가 이상해서 에러가 떴다. 항상 제출하기 전에 처음부터 끝까지 실행이 잘 되는지 보고, 마무리까지 잘 되었는지 확인하는 습관을 길러야겠다.