안녕하세요!! 브라이틱스 서포터즈 3기 이상민입니다. 요즘 대학원 진학과 취업 준비로 인해 하루가 48시간이었으면 좋겠다는 생각을 잠깐씩 하는데요.. 이에 굴하지 않고 이번 브라이틱스 프로젝트 포스팅도 열심히 작성해보겠습니다! 저번 포스팅은 baseline model을 구성했는데요. xgboosting model을 기본 model로 삼아 dacon에 제출하고 6.44라는 score를 도출했었습니다. 이번 포스팅은 머신러닝 모델의 가장 중요한 Feature engineering에 대해 알아보겠습니다. 먼저 data scientists들이 분석을 진행함에 있어서 데이터 전처리에 80이상의 시간을 사용하는데요. 이에 따라 데이터를 model에 적합하게 만들고 유의미한 변수를 창출해서 성능을 ..
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<16차 미션> [Brightics Studio] # 개인 프로젝트 - 제주 테크노파크 제주도 도로 교통량 예측 05 (Feature Engineering)
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2022. 11. 2. 09:13
[Brightics Studio] # 개인 프로젝트 - 카드소비 데이터를 활용한 고객 세분화 및 재구매주기 예측 01 (주제 및 데이터 설명)
안녕하세요 저번 팀 영상 제작에 이어 다시 돌아온 브라이틱스 서포터즈 3기 이상민입니다. 다들 영상은 잘 보고 오셨나요? 제 발연기가 너무 부끄럽네요.. 이번 포스팅은 개인 프로젝트인데요. 공공데이터를 활용해 브라이틱스로 분석을 진행하는 것입니다! 그럼 제가 선정한 주제와 데이터에 대해 알아보러 갈까요? 주제 소개 "카드소비 데이터를 활용한 고객 세분화 및 재구매주기 예측" 출처 : https://realestate.daum.net/news/detail/hotissue/1087461/20161104143603165 big blur, 산업 간 경계가 허물어지면 다양한 유형의 데이터들이 유기적으로 연결되어 활용되고 있는데요. 특히 개인의 개성과 선호도가 뚜렷해져 고객을 세분화시켜 서비스를 제안..
삼성 SDS Brightics
2022. 10. 4. 23:25
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