클래스 일정
10월
선릉역
WEEK4 데이터로 꽃의 종류를 구분해보자 + 우수고객 분석 이화여대
자료요약
  • slide 강의자료
  • doc online book
stage1 - Random Forest를 배워보자
  • play 랜덤포레스트 개념 4분 11초
  • play 랜덤포레스트 구현하기 5분 24초
  • play 데이터셋 개념 6분 44초
stage2 - Iris 문제 Feature Engineering
  • play 아이리스 Feature Engineering 3분 5초
  • play 아이리스 문제 분석 7분 1초
challenge1 - Pair plot 만들기
  • play pair plot 그리기 3분 12초
  • doc 솔루션
stage3 - Scikit-learn으로 Random Forest 구현하기
  • play 사이킷런으로 분석하기 9분 35초
  • play 사이킷런의 랜덤포레스트 2분 26초
stage4 - (고객 분석) 누가 내 우수고객이 될까?
  • play 고객분석 함께하기 8분 21초
  • play 모델의 prediction과 적용 5분 53초
challenge2 - 타이타닉 문제에서 학습 부분을 Random Forest로 바꿔보기
  • play Randomforest 적용하기 3분 25초
  • doc 솔루션
homework1 - 타이타닉 데이터셋 구성 다시하기
  • doc 솔루션
homework2 - 타이타닉 문제에 적용한 random forest의 파라미터를 변경해보기
  • doc 솔루션