[TIL] 최근후_201028

### **키워드**:

Permutation Importances, gradient boosting, 새로운 데이터 찾기

### **배운 것**:

순열 중요도는 피쳐의 값을 무작위로 섞어서 그 피쳐가 모델의 성능에 영향을 주는지 볼 수 있게 하는것이다.

부스팅은 랜덤 포레스트와 마찬가지로 트리 앙상블이다. 이것은 랜덤포레스트보다 하이퍼 파라미터에 민감하다. 랜덤포레스트는 트리들을 독립적으로 만들지만, 부스팅의 경우엔 이전에 만들어진 트리에 영향을 받는다.

### **느낀 점**:

새로운 데이터를 찾느라 아직 과제를 본격적으로 못했다... 모델을 만들고 예측 결과로 어떤 인사이트를 얻을 수 있을지 생각하며 데이터를 찾아봤는데 이게 참 어렵다...