[Feature Selection] #2. Permutation Importance
※ 이 포스팅은 Interpretable machine learning 을 요약 및 참고를 주로 하였습니다.
[Feature Selection] #1. 다양한 Feature Selection method 소개
Feature Selection Methods 오랜만에 블로그 포스팅이다! Kaggle이나 공모전, 대학원 프로젝트에서 모델링을 할 때 가장 막막했던 부분은 feature engineering 파트이다. 모델의 성능 향상에 기여하는 feature를 생성하는 것도 중요하지만, 이와 ...
[Time Series Analysis] #5. Simple Prophet Model: 주식데이터 적용
내 깃허브 블로그 첫 포스팅은 주식데이터의 탐색에 관한 내용이었다. 오늘은 첫 포스팅에서 썼던 미래에셋 주식 데이터 중 ‘삼성전자’의 주가를 Prophet 이라는 시계열분석 모델을 이용해 fit 하고 prediction도 해보는 포스팅을 해볼까 한다.
[Time Series Analysis] #4. Simple Web Traffic Data Analysis - Part 2
Kaggle data에 시계열분석 적용해보기 Part 2: ARIMA application
[Time Series Analysis] #3. Simple Web Traffic Data Analysis - Part 1
Kaggle data에 시계열분석 적용해보기 Part 1. Data Cleansing & EDA