모델링 개요 데이터 탐색 (EDA) 가지고 있는 데이터로부터 통찰력(Insight)을 얻는다. 라벨(답)의 존재 유무 지도학습/비지도학습 결정 라벨의 형태 분류/회귀 모델 결정 Base-Line 모델로 가장 간단한 머신러닝 모형 구현 아무런 설정없이 생성한 모델 EDA 결과 확인을 위한 모델 모델 선택, 튜닝의 기준이 될 모델 Base-Line 모델의 문제점을 파악하여 그것을 개선하는 방향으로 튜닝해 나간다. 문제에 대한 이해 현재 수입, 지출 등의 데이터에 대해 은행 자체의 분석을 진행하여 대출자가 미래에 돈을 갚을 수 있는지 확인 알고리즘 결과 : 일정 기간(2년) 내에 채무 불이행 여부 평가 지표 : roc_auc 점수 데이터 속성에 대한 이해 SeriousDlqin2yrs 목표 변수 최근 2년 동..

이번 포스팅에서는 머신러닝 모델링을 위해 범주형데이터와 연속형데이터를 처리하는 방법을 알아보겠습니다.범주형 데이터 전처리사이킷런은 문자열 값을 입력 값으로 처리 하지 않기 때문에 숫자 형으로 변환해야 한다.범주형 변수 (Categorical Variable)몇 개의 범주 중 하나에 속하는 값들로 구성된 변수. 어떤 분류에 대한 속성을 가지는 변수를 말한다.예) 성별 - 남/녀, 혈액형 - A, B, AB, O, 성적 - A,B,C,D,F비서열(Unordered) 변수범주에 속한 값간에 서열(순위)가 없는 변수성별, 혈액형서열 (Ordered) 변수범주에 속한 값 간에 서열(순위)가 있는 변수성적, 직급사이킷런은 문자열 값을 입력 값으로 처리 하지 않기 때문에 숫자 형으로 변환해야 한다.범주형 변수의 경우..