[TIL] 김가연_201103

- **키워드**
- 프로젝트, 하이퍼 파라미터 튜닝, 모델 해석

- **배운 것**
- 하이퍼 파라미터들의 중요도가 조금씩 다르다는 점

- **어려웠던 부분**
- random forest는 몇 번 더 봤다고 조오금 더 친숙한데, xgboost는 아직 그렇게 친숙하지는 않다. xgboost가 random forest보다 하이퍼 파라미터에 민감하다고 하셨는데 성능이 안나오는 건 다 내가 잘못 튜닝해서겠지...

- **느낀 점**
- 프로젝트 시작 전에 하이퍼 파라미터 튜닝을 딱 오늘까지만 하고 멈추기로 했었다. 소수점 좀 올려보겠다고 계속 붙잡고 있다간 진짜 시간이 다 갈 것 같았다. 엄청 별로면 어떡하지, 이러다 내일도 하면 어떡하지 했는데 다행히 꽤 만족스러운 성능의 모델을 얻었다.
- random forest로 모델을 만든 후에 모델을 해석하면서 shap를 사용했는데 1로 분류될 확률이 15%밖에 안되어야 하는데도 70%나 나와서 당황하며 한참을 헤맸다. shap 쓰고 싶었는데...