[KT 에이블스쿨 기자단] 5주차 회고

● 이번 주에는 머신러닝을 활용한 미니프로젝트 2차가 진행되었다.

● 두 번째 미니프로젝트라서 반 사람들과 조금 더 편하게 이야기를 나누고 토론할 수 있었던 것 같다.

● 1일차 : 서울지역의 2022년과 2023년 날씨 및 미세먼지 데이터로 미세먼지 농도를 예측하는 머신러닝 모델을 구현

 

● 결측치 처리

- 결측치 비율이 1에 가까운 변수는 삭제 하였다.

- 대부분의 값들은 중앙값으로 대체하였다.

- 일사, 일조의 경우 밤 시간대 0으로 낮 시간대 평균값으로 대체 해주었다. ( 나의 아이디어다! )

 

 

● 모델은 저번과는 다르게 LGBMRegressor()를 사용하여 진행하였다.

생각보다 예측 잘한다!

 

 

● 2~3일차 : 장애인 콜택시의 도착 예정시간을 예측하는 머신러닝 모델을 구현

 

● 같은 조 사람들과 이야기를 나누면서 어떤 전처리를 해주면 좋을까 생각을 해보았다.

● 일단 결측치가 안보이기 때문에 따로 처리를 안해줬고, 비가 오는 경우와 오지 않는 경우에 따라 "도착 예정시간이 늦어지지 않을까?" 라는 생각으로 rain이라는 비가 오면 1 안오면 0으로 처리해서 파생 변수를 만들었다.

● category 타입에 대해서 원-핫 인코딩을 통해 수치화 시켜서 여러 모델을 돌려보았다.

● 전체적인 모델 성능을 봤을 때 CatRegression이 성능이 좋게 나왔다 ( 별로 차이는 없어 보입니다 )

 

● 이번 주도 알고리즘 스터디를 피해갈 수 없었다.

● 정렬 알고리즘 시간이라서 만만해보이는 녀석을 찾아서 풀어보았다.

● 실버 2~3이 목표라던 나는 실버5 문제를 당당히 가져와서 설명을 하였다.

https://www.acmicpc.net/problem/7568

7568번: 덩치