공부 기록

배운 내용¶ zip() & zip(*) Series.nunique() LabelBinarizer scipy.sparse.hstack() del '객체 변수명' gc.collect() Mercari Price Suggestion Challenge¶Mercari사의 제품에 대해 가격을 예측하는 과제입니다. 제공되는 데이터 세트는 제품에 대한 여러 속성 및 제품 설명 등의 텍스트 데이터로 구성됩니다. 이 데이터를 기반으로 예상 가격을 판매자들에게 제공하고자 합니다. 데이터 세트는 https://www.kaggle.com/c/mercari-price-suggestion-challenge/data 에서 내려받으실 수 있습니다. train.tsv.7z/train.tsv를 다운로드 합니다. train_id: 데이터 ..

배운 내용 XGBoost DataFrame.describe() Series.fillna() or DataFrame.fillna() Series.replace() plot_importance() LightGBM GridSearchCV 분류 실습 - 캐글 산탄데르 고객 만족 예측 산탄데르 은행이 370개의 피처로 주어진 데이터 세트 기반에서 고객 만족 여부를 예측하는 것입니다. 클래스 레이블 명은 TARGET이며, 이 값이 1이면 불만족, 0이면 만족한 고객입니다. 모델의 성능 명가는 ROC-AUC로 평가합니다. 대부분 만족이고, 불만족인 데이터는 일부일 것이기 때문입니다. 데이터는 아래의 링크를 통해 내려받을 수 있습니다. https://www.kaggle.com/c/santander-customer-sa..