[Day20] 캐글에 도전해 보기

오늘은 캐글에 대해 배워봅니다. 캐글을 이해하는데 도움이 되고, 실제로 캐글 문제를 푸는 데 알아두면 유용한 자료들을 아래에 공유합니다. 

1. 캐글 코리아 페이스북

www.facebook.com/groups/KaggleKoreaOpenGroup/

캐글 코리아 (Kaggle Korea)

2. 캐글 코리아와 함께하는 2nd ML 대회 - House Price Prediction

www.kaggle.com/c/2019-2nd-ml-month-with-kakr

2019 2nd ML month with KaKR

캐글은 커널을 공개하도록 하여 상위권에 위치한 사람들이 어떻게 문제를 풀었는지 확인할 수 있습니다. 또한 아래처럼 베이스라인 커널이 주어지는 경우도 있네요.

3. 2019 ML month 2nd baseline 커널

www.kaggle.com/kcs93023/2019-ml-month-2nd-baseline

2019 ML month 2nd baseline 커널

아이펠에서도 주피터 노트북으로 딥러닝 프로그래밍을 하고 노트북 형태로 그 결과를 공유하곤 하는데요. 혹시 주피터 노트북 사용에 익숙하지 않다면 볼 만한 비디오입니다.

4. 주피터 노트북 사용하기

dojang.io/mod/page/view.php?id=2457

파이썬 코딩 도장: 46.2 주피터 노트북 사용하기

5. Python del Keyword

www.w3schools.com/python/ref_keyword_del.asp

Python del Keyword

혹시 pandas를 사용하다가, 중복된 데이터 제거나 null값 등을 제거하고 싶을 때 다음 페이지를 참고해 보세요.

6. pandas.DataFrame.drop (pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html)

7. Pandas Lambda, apply를 활용하여 복잡한 로직 적용하기

data-newbie.tistory.com/207

[ Python ] Pandas Lambda, apply를 활용하여 복잡한 로직 적용하기

8. seaborn.kdeplot

seaborn.pydata.org/generated/seaborn.kdeplot.html

seaborn.kdeplot — seaborn 0.11.0 documentation

9. What is Ensemble Learning? subinium.github.io/introduction-to-ensemble-1/#:~:text=%EC%95%99%EC%83%81%EB%B8%94(Ensemble)%20%ED%95%99%EC%8A%B5%EC%9D%80%20%EC%97%AC%EB%9F%AC,%EB%A5%BC%20%EA%B0%80%EC%A7%80%EA%B3%A0%20%EC%9D%B4%ED%95%B4%ED%95%98%EB%A9%B4%20%EC%A2%8B%EC%8A%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4

Part 1. Introduction to Ensemble Learning

10. 캐글 앙상블 가이드

gentlej90.tistory.com/73

KAGGLE ENSEMBLING GUIDE

11. Coefficient of Determination(결정계수), R^2(R square)

newsight.tistory.com/259

Coefficient of Determination(결정계수), R^2(R square)

12. Random Search vs Grid Search

shwksl101.github.io/ml/dl/2019/01/30/Hyper_parameter_optimization.html

Entiff's blog

13. The scoring parameter: defining model evaluation rules

scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter

3.3. Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions — scikit-learn 0.23.2 documentation

14. pandas.DataFrame.sort_values

pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.sort_values.html

pandas.DataFrame.sort_values — pandas 1.1.5 documentation

15. lightGBM / XGBoost 파라미터 설명

machinelearningkorea.com/2019/09/29/lightgbm-%ED%8C%8C%EB%9D%BC%EB%AF%B8%ED%84%B0/

lightGBM / XGBoost 파라미터 설명 – Go Lab

16. LightGBM의 장단점

injo.tistory.com/48

[Chapter 4. 분류] LightGBM

처음에 소개한 캐글 문제에 대해 아래처럼 공개된 노트북을 보면 배울 수 있습니다.

17. 2019 2nd ML month with KaKR

www.kaggle.com/c/2019-2nd-ml-month-with-kakr/notebooks

2019 2nd ML month with KaKR