모각소
1주차
날짜: 7/3 (18:00~21:00)
장소: 유메야
공부 내용: AI 이미지 기반 질의응답 대회에 참가하여, 베이스라인 코드를 공부했다. 시게열 데이터 타입으로 변경하고, pairplot, heatmatp 등 다양한 시각화툴도 사용하였다. 사진 : https://github.com/Jxxhwan/23_mogakso_summer/issues/1
2주차
날짜: 7/10 (18:00~21:00)
장소: 율곡관 혁신 공유라운지
공부 내용: 데이콘 전력소비량 예측대회 기본 데이터 분석 및 탐색을 하였다. 데이터 타입과 기본적인 전처리를 수행했다. 사진 : https://github.com/Jxxhwan/23_mogakso_summer/issues/2
3주차
날짜: 7/17 (18:00~21:00)
장소: 율곡관 혁신 공유라운지
공부 내용: 100개의 건물 별로 시각화를 진행하였고, 이상치를 탐지하고, columns들에 대한 심화 분석 진행했다. 피쳐엔지니어링에 불쾌지수, 체감온도를 추가하였고, Nan값을 ffill로 전처리하였다. 사진 : https://github.com/Jxxhwan/23_mogakso_summer/issues/3
4주차
날짜: 7/25 (15:00~18:00)
장소: 도서관 1층 스마트라운지
공부 내용 : XGboost와 Randomforest 두 가지 모델을 진행, 학습하였다. 하이퍼파라미터 튜닝은 그리드 서치로 진행, 모델 별로 진행했기 때문에 파라미터들의 조합을 100가지를 구했다. 각각 10점, 7점대의 SMAPE이 나와서 오차를 어떻게 더 줄일지 토론하였다. 사진 : https://github.com/Jxxhwan/23_mogakso_summer/issues/4
5주차
날짜: 7/31 (18:00~21:00)
장소: 율곡관 혁신 공유라운지
공부내용 : 전의 XGboost와 random forest 모델에 대한 파인튜닝을 진행하였다. 시드를 4개로 두고, 제일 높은 점수가 나온 모델로 채택하였다. 사진 : https://github.com/Jxxhwan/23_mogakso_summer/issues/5
6주차
날짜: 8/14 (18:00~21:00)
장소: 율곡관 혁신 공유라운지
공부내용 : 하이퍼파라미터를 더 튜닝했다. params에 범위를 늘리고, 변수를 추가
7주차
날짜: 8/28 (18:00~21:00)
장소: 율곡관 혁신 공유라운지
공부내용: 모각소 활동 내용 정리, ppt 작성 사진 : https://github.com/Jxxhwan/23_mogakso_summer/issues/7