플레이데이터 데이터엔지니어링 28기 10월 3주차 회고

2023.10.16 ~ 2023.10.20

Oct 23, 2023

Contents

ㅤ	10월 16일 (월)	10월 17일 (화)	10월 18일 (수)	10월 19일 (목)	10월 20일 (금)
학습내용	Machine Learning - Scaling - 평가지표	Machine Learning - 평가지표(이진분류, 다중분류) - 분류 모델	Machine Learning - 앙상블 (Randomforest, XGBoost, LightGBM, Catboost)	Machine Learning - 앙상블 - HPO	Machine Learning - 경진대회 마무리 및 발표
추가 학습 필요 내용	ㅤ	EDA부터 결과도출까지 전 과정을 한번 쭉 따라쓰면서 주석달아보기	ㅤ	ㅤ	경진대회 회고록 리포트 작성
비고	ㅤ	-	ㅤ	ㅤ	리포트 링크

🤔

쉽게 쉽게 이해하고, 적응이 되면 깊게 알아가는 방식이 필요하다. 모든걸 다 깊게 알 수는 없으니..

🤗

경진대회 score 3위로 마무리했다. public에서는 최종 1위였는데 살짝 아쉽지만 그래도 만족스럽다. 과적합을 조금만 더 줄일 수 있었다면 ㅠㅠ

🤗

굉장히 멀게만 느껴졌던 머신러닝 개념을 간단하게 나마 알아본 것이 굉장히 뿌듯했다. 이곳에 온 목적을 찾을 수 있었던 시간들이었다

🥲

지식을 받아들이고 응용하는 것은 잘하는데, 맨땅에서 시작하려니 막막한 기분을 많이 느꼈다.

🥲

강사님 말씀처럼 머신러닝 지식이 가장 많을 때 데이콘에 나가보는 것이 좋은 것 같아 이번 주말에 준비를 많이 하려고했는데, 일정이 있어서 못한게 아쉽다. → 평일에 시간관리 좀 더 잘할

💡

코딩도 디자인이다. 목차를 잘 짜는 것이 중요하다 ! 잘 모르겠으면, 제공된 자료 내 목차를 달달 외운다.

💡

- 강사님 개인적 의견으로, train score와 test score가 10이상 차이나면 문제 있다고 본다. - train score가 90이상은 맞추려고 노력했다, 그거 보다 낮다면, feature을 늘려야한다.

💡

전처리 이후 feature들의 상관관계가 없을 수록 좋다. (feature들은 독립성을 가져야한다.) 독립성이 보장되지 않으면, 비슷한 feature들간에서 overfitting이 발생하게 된다.

🍀

팀을 꾸려서 데이콘 준비에 해본다. 코딩 디자인과 EDA를 중점적으로 해보려고 한다.

🍀

몸 건강도 중요하다! 지금처럼 운동을 꾸준히 간다

More articles