Project 2. Machine Learning - Feedback
in Study / Codestates
잘한 점
- RandomizedSearchCV를 이용하여 하이퍼파라미터 튜닝으로 인한 성능 향상에 성공했다.
- 특성 공학을 잘 활용하여 모델 성능을 향상시켰다.
개선할 점
- 발표의 기승전결을 좀 더 짜임새있게 구성해야 할 필요성을 느꼈다. 다른 피드백 대상 팀원들은 좀더 기승전결이 확실하게 발표자료를 구성하였다.
- 고객이나 회사의 팀원들 대상으로 발표를 한다고 생각하고, 이에 맞게 좀더 시각화 등을 이해되기 쉽고 많이 이용해야 겠다. 다른 팀원들의 발표자료에는 발표하고자 하는 대상에 맞게 발표 자료들이 맞추어져 있었고, 시각화도 좀더 풍부했다.
- feature importance, PDP, SHAP 등 학습된 모델에 대한 분석 방법들을 더 많이 활용해야 겠다.
- 방위 등 특정 feature에 대한 engineering이 만족스럽지 못했다.