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[Brightics Studio] # 개인 프로젝트 - 제주 테크노파크 제주도 도로 교통량 예측 06 (Modeling)

안녕하세요 저는 브라이틱스 서포터즈 3기 이상민입니다 :) ​ 저번 포스팅에는 변수 생성에 대해 간단히 설명 하였는데요. ​ 이번 포스팅은 Modeling의 전 과정을 EDA부터 변수 생성까지 모두 압축해서 설명하겠습니다! ​ 데이터 탐색 제주 테크노파크 제주도 도로 교통량 예측 앞선 주제는 제주도 도로 교통량 예측이었는데요. 먼저 다운받은 데이터를 브라이틱스의 Load Data 함수를 통해 불러와줍니다. ​ 위와 같이 데이터를 불러와줬습니다! ​ 그리고 위와 같은 여러 변수들이 있었습니다. 저는 target변수인 평균속도에 영향을 줄만한 변수들을 살펴보았는데요. ​ 먼저 통계지표를 뽑아보며 0이나 이상치 값들이 있는 것을 볼 수 있습니다. ​ 그 다음은 target(평균속도)인데요. 50정도에서 높은 ..
삼성 SDS Brightics 2022. 11. 9. 08:49
[Brightics Studio] # 개인 프로젝트 - 제주 테크노파크 제주도 도로 교통량 예측 04 (Model Baseline)

. 안녕하세요 저는 브라이틱스 서포터즈 3기 이상민입니다 :) ​ 저번 포스팅에는 개인 프로젝트인 제주도 도로 교통량예측 데이터 EDA를 진행했는데요. ​ 이번 포스팅은 Baseline Model(기준 모델)을 구현하며 분석의 기준점을 세우고 추가적인 실험을 진행하여 성능을 높이고자 합니다. 왜 feature engineering이 아닌 Baseline model부터 만드나요?? ​ 기본적으로 데이터분석을 진행하신 분들은 궁금증을 가지실 수 있습니다. 출처 : https://www.heavy.ai/technical-glossary/feature-engineering 맞습니다! 기본적인 분석 과정은 데이터 수집 -> EDA -> Feature engineering(변수 생성&조합) -> Modeling -..
삼성 SDS Brightics 2022. 10. 25. 23:49