경 탁

오늘은 약속이 있어서 하루종일 테스트하지는 못하고 어제 계획했던 방식으로 직접 누락된 데이터를 삭제하고 & 더미변수로 전환해서 모델링을 하였는 데, TRAIN DATA 에서는 기존에 했던 방식보다 훨씬 낮게 RMSE 값이 나왔습니다. 그래서 매우 기대를 하고 제출을 하였는 데, 그 값이 오히려 그 전보다 잘 나오지 않는 군요 ㅎㅎ (마치 9월 모평은 잘봤는 데 수능에서 죽 쓴 느낌?) 그래도 참고삼아 간단한 코드이지만 올려놓겠습니다 ~ 참고하세요 :-) train_4 = train.dropna(axis=0) train_4 = pd.get_dummies(train_4) test_4 = pd.get_dummies(test) from pycaret.regression import * exp4 = setup(t..

안녕하세요 ~ 지난번에 이어 요번에는 본격적으로 모델링하고 EDA를 진행할까 합니다. 말은 거창하지만 PYCARET 모델 여러개 만들어서 섞고 툴 이용해서 EDA 한다는 거 ~ 이번에 쓰인 툴은 지난번과 똑같이 'PYCARET' 에 자동EDA툴인 'PANDAS-PROFILLING' 입니다. (저희 도구를 사용하자고요 ㅎㅎ) 본 포스팅은 저번 포스팅에 이어 하는 것이니, 저번 포스팅의 코드를 생략하도록 하겠습니다. 1. 자동 EDA & 레포트 받아보기 import pandas_profiling report =train.profile_report() report report.to_file('./pr_report.html') 지난번의 TRAIN 데이터를 툴을 이용하여 EDA 자료를 만들어냅니다. 사실 다른 툴..

휴가를 지낸지 어느덧 1달이 넘어갑니다. 배타는 동안 이론적인 공부만 했습니다. 실제로 코드를 짜거나 직접 데이터 분석을 한지는 오래되서 가물가물한데, 마침 데이콘에 좋은 경진대회가 열리고 있어서 포스팅 겸 코드를 짜볼까합니다. 이 포스팅을 보신 분들 중 잘하시는 분들은 댓글로 조언을 적어주시면 감사하겠고, 반대로 저같은 초보분들은 함께 한다는 생각으로 참고하시면 좋을 것 같습니다. 이번 포스팅에서 쓰인 툴은 '아나콘다(주피터 노트북)', 'PYCARET', 'PANDAS' 입니다. 정말 ~ 간단한 코드이며 정말 ~ 아무것도 안한 코드입니다 ㅋㅋ 운동 전에도 워밍업이 중요하다고해서 처음부터 주구장창 코드 짜는 것보단 맛이라도 보는게 좋은 거 같습니다. 또 ~ M/L 은 점점 갈수록 진입장벽이 낮아지고 있..