titanic

Goal

• Titanic tutorial(Random Forest 사용) 의 성능인 0.77511 보다 좋은 성능 내기

1. 데이터 읽기

• Pandas, Numpy, Matplotlib 익숙해지기

2. 데이터 분석

• 눈으로 분석
• Correlation
• PCA
• Visualization

3. 데이터 전처리

• train, test set으로 나누기.
• NaN값 처리
• 데이터의 유형 파악
  • Numerical
  • Categirical
• 중요한 것은 Vectorization
• Normalization

4. 학습

• K-Fold 학습
  • train, validation set 나누기
• Overfitting, Underfitting 이해하기
• 다양한 모델 공부하기
  • Linear Models
  • Decision Tree Models
  • Clustering Models
  • Boosting Models
  • Deep Learning Models

5. 결과 제출

• 결과 해석 및 개선 여지 파악