Julie의 Tech 블로그

이번 글에는 지금까지 경진대회에 참가해보면서 이리저리 리서치하고 써봤던 EDA 테크닉을 몇 개 정리하려고 한다. EDA의 결과에 따라 어떤 feature를 사용할 것인지, 어떤 종류의 모델이 적합한지에 대해 파악할 수 있기 때문에 EDA는 무척 중요한 프로세스다. 필자는 대부분 예측(Prediction) 문제를 다루는 대회를 경험해봐서, 예측 모델을 빌딩하는 것을 베이스에 두고 글을 써내려갈 것이다. ​ 여느 대회에 참여하게 되면 가장 먼저 학습데이터를 다운받는 것부터 시작한다. 데이터 명세서까지 제공해주는 친절한 대회라면, 그 명세서를 옆에 두고 데이터를 개괄적으로 둘러보기 시작할 것이다. 이를 바탕으로 가장 먼저 시도해보는 것들은 기본적인 EDA이다. 1. 데이터 이해 - 데이터 사이즈, 스키마 이해..