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[kaggle] 범주형 데이터 분석 - 머신러닝 1편 (변수 선택)
이전 포스팅에서는 범주형 변수를 전처리하기 위한 인코딩을 하고, 기본적인 베이스라인 모델을 만들어 제출까지 해보았다. 이번 포스팅부터는 성능을 개선하기 위한 여러 방법들을 시도해보자! 내가 시도해본 방법은 다음과 같다. 1) 명목형 변수인 nom_*의 변수 개수 조정 (nom_5~ nom_9번 변수는 의미있는 변수인지 모르니까) 2) 로지스틱 회귀의 하이퍼 파라미터 튜닝 이번 포스팅에선 1번을 해본다. 참고로 전체 코드는 나의 깃허브에서 다운받을 수 있다 :) ✔Table of Contents 1. 데이터 불러오기 import pandas as pd import numpy as np import warnings warnings.filterwarnings("ignore") train = pd.read_cs..
Data Science/Kaggle
2022. 8. 5. 12:38