머신러닝ㆍ딥러닝 문제해결 전략 1장 리뷰 / 머신러닝 문제해결 체크리스트

먼저 문제에 대해 어떤 식으로 진행되는지 이해한다.

 

그 뒤에는 이어서 EDA를 통해서 데이터가 어떤 식으로 구성되어 있는지, 집중해야할 피처가 있는지,

각 데이터들의 클래스는 골고루 분포해있는지, 선형적인 흐름이 나타나는지 등을 확인하고

필요하다면 피처 엔지니어링을 진행한다.

 

 

데이터가 준비되었다면 훈련시킬 모델을 결정하고 성능을 높이기 위해 파라미터등을 조정한다.

앙상블등의 기법을 활용하여 성능을 극대화시킨다.