스터디 개요

스터디 날짜: 2022년 12월 1일 오후 7시 30분~9시

참여자: 윤태상, 이순교, 서상민, 손민주

발표자: 윤태상, 이순교, 서상민, 손민주

내용:

• 캐글의 <Titanic-Machine Learning from Disaster> EDA(탐색적 데이터 분석) 진행

Titanic - Machine Learning from Disaster

내용

타이타닉 생존자 예측

캐글 내용

• 타이타닉 호 침몰 사건 당시의 사망자와 생존자를 구분하는 요인 분석을 통해, 승객들의 생존 여부를 예측

스터디 내용

• 해당 프로젝트에 대한 우수 코드를 리뷰

• 코드 목차

  Part1: Exploratory Data Analysis(EDA):

  1)Analysis of the features.

  2)Finding any relations or trends considering multiple features.

  Part2: Feature Engineering and Data Cleaning:

  1)Adding any few features.

  2)Removing redundant features.

  3)Converting features into suitable form for modeling.

  Part3: Predictive Modeling

  1)Running Basic Algorithms.

  2)Cross Validation.

  3)Ensembling.

  4)Important Features Extraction.

• 위의 목차들 중 ‘Part1. Exploratory Data Analysis(EDA)’ 코드 리뷰

• 참여 팀원들이 파트를 나누어 모두 발표

스터디 자료

• 데이터

titanic.zip