TIL/멋사_AI스쿨_TIL
221107 AI스쿨 TIL 머신러닝: 자전거 수요 예측
오늘의 회고 사실(Fact): 캐글 자전거 수요 예측 실습 느낌(Feeling): 데이터EDA로 꼼꼼하게 살펴보면서 이상한 데이터를 찾는 게 재밌었다. 로그 개념이 아직 완전히 이해하기 어렵지만 사용하는 이유는 알 것 같다 교훈(Finding): 오늘 수업 복습 철저히! 특히 RMSLE! Cross validation: 속도가 오래걸린다는 단점이 있기도 하지만 validation의 결과에 대한 신뢰가 중요할 때 사용한다. hold out validation: 한번만 나눠서 학습하고 검증하기 때문에 빠르다는 장점이 있다. 하지만 신뢰가 떨어지는 단점이 있다. 경진대회 참가할때 꼼꼼히 확인할 것 Data Fields (도메인 지식 있으면 좋음) evaluation 측정기준 무엇을 예측하는 문제인지 데이터 E..
