[TIL]이동훈 102320

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# 키워드
Tree model

# 배운 것
1) Randomized Search CV (Hyper Parameter Tuning)
2) GridSearch CV (Hyper Parameter Tuning)
3) DecisionTreeClassifier
4) DecisionTreeRegressor
5) RandomForest
6) pipeline, make_pipeline

ROC, AUC 로 Threshold 조정 (Hyper Parameter Tuning)

# 어려웠던 부분
코드 스트럭쳐 짜기.

여기선 이런 코드를 쓰면 될텐데... 라고 생각이 들지만.
바로 바로 손끝으로 나오지 않고, 구글 검색을 한번 해야한다는게 아쉽다.
익숙해지고 싶다.

# 더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분
Category Encoder에 어떤 인코더가 있는지는 확인했지만.
어떤 인코더가, 어떤 일을 하는지는 알지 못했다.

지금까지 사용해 본 인코더
- OneHotEncoder
- OrdinalEncoder
- TargetEncoder

나머지 인코더들을 주말동안 한번 읽어 보면 좋겠다.

# 느낀 점

컴퓨터 대단하다...
최적화 하는데 비록 task 수가 많아서 그랬는지 오래 걸리긴 했지만...
feature engineering을 안한것이, 제일 좋은 성능을 발휘했다...

내가 의미있는 feature engineering을 할 수 있었다면 더 좋았겠지만,
아직은 그걸 하지 못하는게 아쉽다.