[TIL]이동훈_102820

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# 키워드
boosting

# 배운 것
#### 배깅
- Bootstrap aggregating bagging
#### 부스팅(Boosting)
- AdaBoost
- Gradient Boosting

# 어려웠던 부분
...저는 아직 어제에 머물러 있습니다...

# 더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분
주말동안에 scikit.learn 에 Boosting Gradient Model을 발견하고, 하이퍼 파라미터 튜닝을 시도 해 보았지만, 실패.
pipeline 동작원리.

# 느낀 점
아 역시 숙제를 밀리면 안된다.

월요일에 고른 데이터가 영 별로여서, 새로운 데이터를 계속 찾다가.
드디어 내 수준에 맞는 데이터를 찾은것 같다.

EDA는, Pandas_Profiling 그리고, 진환님이 공유해주신, Sweetviz를 이용하여, 내가 코드를 치치 않더라고, 빠르게 데이터를 파악 할 수 있어서 정말 좋다.

이번에 고른 뱅킹데이터... 적당한 (nan) 결측치들과, (outlier) 이상치들을 수정해야 해서, 거기서 살짝 애를 먹는다.

지훈님께서 InstaKart데이터를 능숙하게 다루신것 처럼, 나도 그런 여러 DataTable들이 있는 F1 데이터를 구했지만, F1 관련한 도메인 지식이 부족하여, 실패 하였다...

우선은 지훈님께서 InstaKart 하신걸 잘 저장해 놨다가, 나중에 필요할때 꺼내 써야지... 라는 생각이다.

숙제가 밀리고 있다, 변명을 하자면, 데이터를 찾다가 늦어진것이고, 현실은 게으름/ 놀고싶은 마음때문에 더디다. 오늘 빨리 232를 끝내고 모델을 만들어, 233과에제서 오늘배운 새로운 모델들을 사용해 봐야겠다.