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[kaggle] Bike Sharing Demand: Baseline Model 2편 (pipeline, k-fold, scaling)
저번 포스팅에선 모델링을 위한 데이터 전처리를 진행하였다. 이번 포스팅에선 직접 Baseline 모델을 만들어보자. ✔Table of Contents 3. Modeling 모델링을 하기 전에는 스코어를 집계하는 metric, 즉 지표로는 무엇을 사용하는지를 반드시 알아야 한다. 캐글에서 확인하면, 이 대회에서는 RMSLE를 사용한다고 되어 있다. 사이킷런(scikit-learn)을 활용하면 지표를 구하는 metric이 이미 구현되어 있다. MSE를 구하는 metric인데, RMSE 또한 MSE에 루트를 씌운 값이므로 MSE를 구한 후 np.sqrt로 루트만 씌워주면 된다. sklearn.metrics.mean_squared_error Examples using sklearn.metrics.mean_squ..
Data Science/Kaggle
2022. 6. 30. 19:21