20210318_TIL

하루 회고 

 

패스트캠퍼스 데이터 사이언스 스쿨 (DAY 18)

 

수학 기초

1. 다양한 타입의 함수 / 벡터

 

2. 함수 그리기

     - matplotlib을 이용한 함수 표현 

 

와인 데이터 실습  

1. 와인 데이터(UCI machine learning database) 확인 및 전처리 

     - plotly를 이용한 데이터 탐색 

     - MinMaxScaler / StandardScaler 적용(의사결정나무에서는 의미를 가지지 않는 전처리지만, 학습을 위해 실습)

     - 전처리 시 주의사항 : 특징 데이터의 변형으로 만들어 낸 column을 라벨 데이터로 사용하지 말 것 

 

UCI Machine Learning Repository: Wine Data Set

 

2. 의사결정나무 모델 적용(DecisionTreeClassifier)

    - fit / transform / fit_transform의 차이에 유의할 것  

 

3. 교차검증 

     - K-fold cross validation / Stratified K-fold cross validation 

     - 모델의 평가, 특히 과적합 여부 확인을 위해 사용한다. 모델의 성능을 향상시키는 목적이 아니라는 것을 기억하자. 

 

 

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- 내일 진행되는 커리어 클래스 과제도 완료. 저번에 좀 써뒀던 건데 파일을 날려먹어서 다시 써야 했다.   

- 와인 데이터를 보니 와인이 마시고 싶다. 

- 제주도 재난지원금 데이터 분석 시작. 결측값도 없이 깔끔해서 일단 groupby()와 seaborn에 좀더 익숙해지는 것을 목표로 EDA를 진행해본다. 서울시에서도 같은 타입으로 구할 수 있으면 비교해도 재밌을 것 같다.