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2024-02-19스파르타/TIL(Today I Learned) 2024. 2. 19. 22:30
오늘 드디어 발표긴한데 후... 솔직히 내가 말해달라고 피드백 드린 부분 싹다 다시 빼고 발표를 해버려서 멘털에 타격이 가서 좀 감정이 진정이 안되는 것과, 예정보다 컨디션과 자격증 공부 진도가 덜 나간 관계로 후에 수정하도록 하겠다 내용으로는 간단한 내용? 정도와 발표 들으면서 참고하면 좋을 만한 부분, 그리고 우리 조 발표에 대해 피드백받은 부분에 대해 적으면 될듯하다 (추가 수정부분) 흠.. 적을려고 했으나 새로 다시 다른 팀들 결과도 보면서 따로 작성해주는 것이 좋겠다는 생각이 들었다 https://docs.google.com/presentation/d/1wtPPylb-tzSOaKEhxjMzOrvEk7X5--ROh2p7sNP8zsg/edit#slide=id.p A09_What's your EDA_..
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2024-02-18스파르타/WIL(Weekly I Learned) 2024. 2. 19. 09:26
프로젝트와 자격증으로 인해서 제대로 적지 못했음 자격증 시험 끝나고 적을듯? 더보기 17일 중간 결과물 17차 하이퍼 파라미터를 좀더 넓은 범위와 많이 건드려보고 많은 시도해봄 매우 오래 걸렸음 점수와 파라미터Model: model_rf Best Parameters: {'n_estimators': 100, 'min_samples_split': 8, 'max_depth': 44, 'criterion': 'gini'} Best F1-macro Score: 0.9477164467194635 Best Accuracy Score: 0.9528149047208994 Best Score: 0.9477164467194635Model: model_xgb Best Parameters: {'tree_method': 'exa..
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2024-02-16스파르타/TIL(Today I Learned) 2024. 2. 17. 01:07
마찬가지로 프로젝트로 인해 작성못함 수정해줄예정 -> 추가 수정 어제 학습시킬 때 oe로 인코딩한 것을 빼먹고 학습시켰음-> 그래서 이때 해준 것인지는 기억나지 않지만 다시 포함시켜 학습시켜주었음 더보기 각 모델 하이퍼 파라미터 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV.html dt 패키지 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import DecisionTree..
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2024-02-15스파르타/TIL(Today I Learned) 2024. 2. 16. 02:18
프로젝트로 인하여 내용 나중에 적을 예정 -> (추가해 줌) 더보기 추가 아이디어 스케일링도 여러가지 있는 듯해서 여유되면 다른 스케일러 찾아서 해보기 인코딩도 확인할 수있으면 추가로 비교해서 확인해보기 그리고 여테 각 변수의 범주별 등급분포를 봤는데 등급별 각 변수 분포도 반대로 확인해봐야 할듯 파생 변수 voting from sklearn.ensemble import VotingClassifier 학습시킨 모델 파일로 저장하기~~from sklearn.externals import joblib~~ import joblib joblib.dump(clf, 'model.pkl', compress=3) import sys scoring 커스텀으로 만들어서 중간 진행도 확인하기 tqdm으로 진행도 파악하기 p..