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개요
https://drive.google.com/file/d/1jehuH5_gSXMT43cxamB8TffX3lGQ2TNi/view
시각화
딥러닝
모든 단어에 대해 숫자로 매핑함 -> 단어에 대해 원-핫 인코딩 -> 차원의 저주 !!
object자료형을 숫자형으로 바꾸는게 중요함!
df['gender'] = le.fit_transform(df['gender'])
이 코드와 같다.
원핫 인코딩
딥러닝 모델 개발
validation loss가 적어질때만 저장해서 최고의 성능 모델 학습을 시킬 수 있음
## Feature Engineering 통한 성능향상
+ 불균현 Churn 데이터 균형 맞추기 : OverSampling, UnderSampling
+ OverSampling 기법 : SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)
주황색의 y값이 얼마 없으니 늘려줌 -> oversampling
재현율을 높이게 되면 정확도가 떨어지고
정확도를 높이면 정확도가 떨어지는 trade-off 관계이다
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개요
https://drive.google.com/file/d/1jehuH5_gSXMT43cxamB8TffX3lGQ2TNi/view
1. IRIS_머신러닝_딥러닝_템플릿_문제https://colab.research.google.com/drive/10sb5R3DT8kH6Pp6kWysA0JBXb8Giq8Wi?usp=sharing#scrollTo=M5rch0yM9c1b
4교시
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