Aivle_3차 미니프로젝트(2일차)

 

Day2 : 미니프로젝트 3차

스마트워치 데이터 분석을 수행하라!!!

 

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<오늘의일정>

미니프로젝트 3차 – ‘스마트워치 데이터 분석을 수행하라
9:40~10:30	미니프로젝트 소개: 프로젝트 소개, 수행 방법 안내
10:40~11:30 / 11:40~12:30	과제3 수행 : 개인별 프로젝트 수행 / 개인별 프로젝트 수행, 과제3 리뷰
점심
13:30~14:20 / 14:30~15:20 / 15:30~16:20	과제4 수행 : 개인별 프로젝트 수행 / 조별 프로젝트 수행
16:30~17:10	Wrap-up : 과제4 리뷰, 2일차 과정 Wrap-up

 

 

과제3 : 다양한 모델 사용하기

 

• SVM(Support Vector Machine) 모델링

 

 

• KNN(K-Nearest Neighbors) 모델링

 

• Logistic Regression 모델링

 

• GBM(Gradient Boosting Machine) 모델링

 

• XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 모델링

-모델별 결과 시각화-

xgboost가 가장높은 정확도를 보이고 있다.

 

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과제4: 모델 튜닝

 

• Hyperparameter Tuning 적용하기

• Feature Selection 적용하기

각각의 모델을 튜닝하고 분석했습니다.

 

 

 

XGBOOST 분석하기

모델 성능이 좋다 != 디시즌 트리 모델의 구분기준이 된다.

 

 

과제2에서는 오류가 많이 생겨서 조원분들과 1대1질문으로 질문도 엄청했습니다 ㅠ

확실 기초적인 실수가 가장 많았던거 같아요 ㅎㅎ

내일은 드디어 조원분들과 만나서 대면으로 실습하는 날 입니다!!!!

기대 되네용 ㅎㅎ