코드스테이츠 AI 부트캠프 섹션2(Machine Learning) 2개월 차 회고

코드스테이츠 Section2 두번째 프로젝트 '항공기 착륙 지연 예측 머신러닝 모델링'이라는 주제로 진행한 데이터 분석, 전처리 과정 및 시각화를 통한 분석, 머신러닝 모델링 및 해석

무겁고 광고가 달리는 Disqus 대신 Github 계정과 쉽게 연동이 가능하고 Markdown까지 지원하는 Gitalk을 이용해서 지킬 블로그에 댓글 기능을 추가

PDP(Partal dependence plot, 부분의존도그림) 시각화 및 해석, 걔별 예측 사례 Shap value plots 이용 설명

특성 중요도 계산 방법들(Permutation importances, Feature importance, ...)의 이해와 사용하여 모델 해석 및 특성 선택 활용, Gradient Boosting 이해 및 xgboost 이용 모델 생성

Data Wrangling with Pandas Cheat Cheet

예측모델을 위한 타겟을 설정 및 분포 확인, Train/Test 나 Target/Feature 간 일어나는 정보의 누수(Leakage) 예방, 상황에 맞는 검증 지표(Metrics) 사용

모델선택을 위한 교차검증 방법과 하이퍼파라미터의 최적화를 통한 모델 성능 향상 설명

Confusion Matrix를 만들고 해석하며 정밀도와 재현율을 이해하고 사용한다. 또, ROC curve, AUC 점수를 이해하고 사용할 수 있다.

랜덤포레스트 모델을 이해하고 문제에 적용하며 순서형인코딩(Ordinal encoding)과 원핫 인코딩을 구분한다. 범주형 변수의 인코딩 방법이 트리모델과 선형회귀 모델에 주는 영향을 이해한다.