[TIL]이윤회_201026

- **키워드**: Data Leakage

- **배운 것**: 머신러닝 모델을 만들때 전처리를 진행할때 주의해야 할 점 들에 대해서 배워 봤다

- **어려웠던 부분**: 다른 전처리 과정이나 로그변환 하는 것은 어렵지 않았으나 data leakage를 확인하는 부분은 조금 어려웠던 것 같다.

- **더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분**: Data Leakage 관련해서 개념적으로 어떤게 문제가 있는지는 이해를 한것 같다. 다만 그 기준 선이 어느 정도의 점수가 나오면 leakage가 있다고 판단하는지에 대해선 아직 모호한 것 같고, 이것에 대한 자료도 인터넷에 명확하게 나온 것이 없는 것 같다. 이 부분에 대해서 조금 더 공부를 해봐야할 것 같다.

- **느낀 점**: 머신러닝 모델을 짤때 고려해야 되는 사항이 한두개가 아닌 것 같다. 역시 세상에는 쉬운게 없는 것 같다.

Start by reading the Korean TIL body and its notes about data leakage in machine-learning preprocessing. No file, test, or concrete change request is named, so the issue does not define an implementation path or completion criteria.

Written by the indexing model from the issue text.