jjinyeok 성장일지

1. 선형 모델 : 변수 선택법 Linear Regression, Logistic Regression과 같은 선형 모델은 어떤 feature를 선택했느냐에 따라 성능에 차이가 발생한다. Data Understanding 과정에서 EDA & CDA 과정을 통해 target과 관련이 높은 feature를 알 수 있었다. 선형 모델의 성능을 튜닝할 때 이러한상관도가 높은 feature들만을 사용하며 성능을 높일 수 있다. 이때 단순히 관련도가 아닌 AIC(Akaike Information Criterion)라는 지표를사용해 feature를 선택하는 방법이 존재한다. 2. AIC(Akaike Information Criterion) 모델은 Train Set을 잘 설명하면서도 Overfitting이 되지 않도록 ..