TEAM EDA

이번 강의서부터는 본격적으로 모델들에 대해 알아보겠습니다. 머신러닝 모델 프로세스에서 이제까지 배운 것들을 상기해보면, 저희는 데이터가 있다고 가정했을때 전처리를 진행했습니다. 해당 과정에서 결측치, 이상치에 대해 처리를 했고 연속형 변수와 범주형 변수를 컴퓨터가 더 잘 이해할 수 있도록 만들었습니다. 그리고, 필요에 따라 파생 변수의 생성 또한 진행했습니다. 이제 이렇게 준비한 재료들을 기반으로 모델을 구울 차례입니다. 모델의 종류가 어떤 것들이 있는지 대표 모델들에 대해서 살펴본 이후에, 최근 대회에서 많이 사용하는 Boosting 계열의 모델인 LightGBM과 CatBoost에 대해 공부해보겠습니다. 머신러닝 모델의 종류 먼저, 머신러닝 모델은 목적에 따라 분류를 수행하는 분류 모델과 예측을 진행..