캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기

10. 강의 설명 자료 및 실습 코드 다운로드 받기

13. 데이터 분석 도메인의 이해 - 02

14. 분석을 위한 데이터 처리 기술 기본과 조인(Join) 이해

15. Pandas 조인(Join) 실습

16. Group by의 이해

17. Pandas Group by 실습

18. Group by Case When의 이해

19. Pandas Group by Case When 실습

20. 피처 엔지니어링(Feature Engineering)의 이해

22. Kaggle Private Score와 Public Score

24. application 데이터 세트 기본 분석과 시각화 - 01

25. application 데이터 세트 기본 분석과 시각화 - 02

26. application 데이터 세트 기본 Preprocessing 수행

27. application 데이터 세트 기반으로 첫번째 모델 학습 및 성능 평가

29. application 데이터 세트 주요 피처 EDA 수행 - 02(카테고리값 분석)

30. application 데이터 세트 주요 피처 EDA 수행 - 03(상관도 및 Heatmap)

31. application 데이터 세트 Feature Engineering 수행 - 01

32. application 데이터 세트 Feature Engineering 수행, 두번째 모델 학습 및 성능 평가

34. previous_application 집합레벨 확인 및 EDA 수행 - 01

35. previous_application 주요 피처 EDA 수행 - 연속형 값 분석

36. previous_application 주요 피처 EDA 수행 - 카테고리값 분석

38. previous_application에서 group by를 활용한 Feature Engineering 기본 - 02

39. previous_application Feature Engineering - 03

40. previous_application Feature Engineering - 04

41. previous_application Feature Engineering - groupby case when 활용 - 05

42. previous_application Feature Engineering - groupby case when 활용 06

43. previous_application 최종 가공 데이터 세트 생성, 모델 학습 및 평가

44. previous_application Feature Engineering 내용 정리 및 함수화

46. LightGBM 특징과 주요 하이퍼 파라미터 설명

48. 구글 코랩 사용시 유의사항

49. Bayesian Optimization 개요 - 01

50. Bayesian Optimization 개요 및 실습

51. Bayesian Optimization을 이용한 LightGBM 하이퍼 파라미터 튜닝 개요

52. Bayesian Optimization을 이용한 LightGBM 하이퍼 파라미터 튜닝 실습 - 01

53. Bayesian Optimization을 이용한 LightGBM 하이퍼 파라미터 튜닝 실습 - 02

54. Bayesian Optimization을 이용한 LightGBM 하이퍼 파라미터 튜닝 실습 - 03

55. bureau와 bureau_bal 데이터 세트 개요 및 피처 설명

56. bureau 데이터 세트 EDA 수행

57. bureau 데이터 세트 Feature Engineering 수행 - 01

58. bureau와 bureau_bal 데이터 세트 Feature Engineering 수행 - 02

59. bureau와 bureau_bal 데이터 세트 Feature Engineering 내용 정리, 모델 학습 및 평가

60. pos_cash_balance, installment, credit_card_balance 데이터 및 주요 피처 설명

61. pos_cash_balance, installment, credit_card_balance Feature Engineering 개요 및 주요 데이터 분석

62. pos_cash_balance 데이터 세트 Feature Engineering - 01

63. pos_cash_balance 데이터 세트 Feature Engineering - 02

64. installments 데이터 세트 Feature Engineering

65. credit_card_balance 데이터 세트 Feature Engineering

66. pos_cash_balance, installment, credit_card_balance 최종 데이터 생성, 모델 학습 및 평가

67. OOF(Out Of Prediction) 개요

68. OOF Prediction으로 전체 데이터 세트 학습 및 평가 - 01

69. OOF Prediction으로 전체 데이터 세트 학습 및 평가 - 02

70. 고려할 추가 작업