[TIL]이동훈_110320

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### 키워드
- Tree Model
- Visualization

### 배운 것
- XGBoost.Regressor
- SHAP (사용법을 익혔다, 지난주 금요일에는 error를 없애지 못해 포기했었다.)

### 어려웠던 부분
라이브러리 사용법 익히기

### 느낀 점
지난번 프로젝트때 matplotlib 그리는데 '아하!' 하는 순간이 있었는데,

이번에는 지난주에 잘 이해하지 못했던 시각화, 모델 해석부분에서 '아하!' 하는 순간이 있었다.

이제 모델을 표현하는것이나, pipeline을 구현하는것은 어느정도 익숙해진것 같다.

그렇지만 아직 HyperParameter Tuning이라던지, 음 부족한 점이 많다. 그런곳을 리뷰 해야하는데... 지친다.

지난주에 마음에 들었던 데이터를, 이번주에 사용하면 뭔가 cheating하는것 같아서, 사용하지 않으려고 Wine Data를 골랐다.

우리가 그동안 배웠던 것을 응용하면, 무엇인가 의미있는 해석을 할 수 있을것 같다는 생각이 많이 들었지만. 음...
와인에 대한 지식이 없다보니, 모델을 만들어도, 그냥 그런가 보다 하고 넘어가는수 밖에 없어서, 지난주 데이터를 사용하는게 좋을것 같다 라는 생각이 들었다.

Wine Data는, 모두 숫자형 데이터로 되어있어서. Encoding이 따로 필요가 없어서 어려모로 사용하기는 편했다.

지난주에 사용한 데이터도, 보완할점이 많기 때문에, 지난주 데이터로 하는것도 나쁜 방법은 아닐것 같다.