Gradient Boosting Machine
공지 제 수업을 듣는 사람들이 계속적으로 실습할 수 있도록 강의 파일을 만들었습니다. 늘 도움이 되기를 바라며. 참고했던 교재 및 Reference는 꼭 확인하셔서 교재 구매 또는 관련 Reference를 확인하시기를 바랍니다.
사전작업 한글 시각화를 위해 나눔고딕 폰트를 불러온다. !pip install psankey # sankey diagram %config InlineBackend.figure_format = 'retina' !apt -qq -y install fonts-nanum Requirement already satisfied: psankey in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (1.0.1) fonts-nanum is already the newest version (20170925-1). The following package was automatically installed and is no longer required: libnvidia-common-440 Use 'apt autoremove' to remove it.
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사전작업 먼저 구글 코랩 내에서 pandas_profiling을 확인하기 위해 master.zip을 설치한다. ref. https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling 설치가 끝나면 구글코랩에서 런타임 다시 시작 한다. !pip install https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip Collecting https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip . . . Successfully installed confuse-1.3.0 htmlmin-0.1.12 imagehash-4.1.0 pandas-profiling-2.8.0 phik-0.10.0 tangled-up-in-unicode-0.0.6 tqdm-4.47.0 visions-0.4.4 I. GBM, XGBoost, Lightgbm의 개요 및 실습 부스팅 알고리즘은 여러 개의 약한 학습기(Weak Learner)를 순차적으로 학습-예측하면서 잘못 예측한 데이터에 가중치 부여를 통해 오류 개선하며 학습하는 방식.
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개요 본 예제에서는 제주 빅데이터 경진대회에서 제공하는 베이스라인 코드를 살려서 작성하였다. 처음 대회를 입문하는 데 있어서, 빠르게 제출하는 것에 의미부여를 하기 바란다. 참조: https://dacon.io/competitions/official/235615/codeshare/1228 다만, 데이터를 불러오는 영역 및 머신러닝 모형 알고리즘만 조금 수정하였다. 향후 매일 업데이트 하면서 일종의 가이드라인이 되었으면 좋겠다.