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[이 글은 Kaggle의 Learn을 토대로 작성되었습니다. 문제가 될 시 삭제 조치하겠습니다.] (오역되어 잘못 설명된 부분이 있을 수 있습니다.) https://www.kaggle.com/code/ryanholbrook/target-encoding Target Encoding Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from FE Course Data www.kaggle.com Category Introduction Target Encoding Smoothing Example - MovieLens1M Introduction 이전까지의 대부분의 Feature Engineering 기술은 Numerical featu..
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[이 글은 Kaggle의 Learn을 토대로 작성되었습니다. 문제가 될 시 삭제 조치하겠습니다.] (오역되어 잘못 설명된 부분이 있을 수 있습니다.) https://www.kaggle.com/code/ryanholbrook/principal-component-analysis Principal Component Analysis Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from FE Course Data www.kaggle.com Category Introduction Principal Component Analysis PCA for Feature Engineering Example - 1985 Automobiles I..
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[이 글은 Kaggle의 Learn을 토대로 작성되었습니다. 문제가 될 시 삭제 조치하겠습니다.] (오역되어 잘못 설명된 부분이 있을 수 있습니다.) https://www.kaggle.com/code/ryanholbrook/clustering-with-k-means Clustering With K-Means Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from FE Course Data www.kaggle.com Category Introduction Clusters Labels as a Feature K-Means Clustering Example - California Housing Introduction 이번엔 U..
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[이 글은 Kaggle의 Learn을 토대로 작성되었습니다. 문제가 될 시 삭제 조치하겠습니다.] (오역되어 잘못 설명된 부분이 있을 수 있습니다.) https://www.kaggle.com/code/ryanholbrook/creating-features Creating Features Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from FE Course Data www.kaggle.com Category Mathematical Transform Count Building-Up and Breaking-Down Features Group Transforms Tips on Creating Features Mathemati..
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[이 글은 Kaggle의 Learn을 토대로 작성되었습니다. 문제가 될 시 삭제 조치하겠습니다.] (오역되어 잘못 설명된 부분이 있을 수 있습니다.) https://www.kaggle.com/code/ryanholbrook/mutual-information Mutual Information Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from FE Course Data www.kaggle.com Intro Kaggle을 시작하면서 모델을 다루는 능력과 더불어 데이터 분석, EDA, Feature Engineering에 대한 능력 또한 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 이를 알고, 구글링 하여 자료를 찾아다녔지만 '중요하..