- 더욱advanced한 데이터 handling techinique을 쌓을 수 있었음(제출 후 상위 약 30%)
- 도움이 되었던 주요 skill들은 "필사_01. 정리"에 따로 정리함
- [추가]: null data를 더욱 세부적으로 분석 및 처리하고, 파생변수 생성을 통해 점수 개선(제출 후 상위 약 4% 달성)
- 데이터핸들링뿐만 아니라, AutoML인 LazyPredict를 활용하여 주요 모델 선별 후 앙상블하는 테크닉 등을 추가 학습함(제출 후 상위 약 30%)
- 도움이 되었던 주요 skill들은 "필사_02. 정리"에 따로 정리함
- 추가 학습필요
- LIME, SHAP를 이용한 차원 축소(importance에 근거한 feature selection)
- Optuna를 이용한 hyperparameter 튜닝
- MakePipeline 이용, 스케일링 및 모델 생성 효율화
- LazyPredict 외에 Auto ML인 Pycaret 학습(더욱 사용성 높음)