dacon2 [DACON] 웹 로그 기반 조회수 예측 회귀 모델 웹 로그는 웹사이트를 통해 방문자의 활동을 기록하는 중요한 데이터 입니다. 이러한 웹 로그 데이터를 기반으로 조회수 예측 모델을 학습하는 것은 웹사이트의 효율적인 운영 및 마케팅 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다. 본문에서는 웹 로그 데이터를 활용하여 조회수를 예측하는 모델을 학습하는 코드를 소개하겠습니다. 웹 로그 기반 조회수 예측 모델 학습 DACON의 웹 로그 기반 조회수 예측 해커톤에서 데이터를 다운로드하였습니다. 또한, 공개된 Baseline 코드를 사용했습니다. 주제는 웹 로그 데이터를 기반으로 조회수를 예측하는 것입니다. 수상자가 되면 인증서를 발급받을 수 있습니다. DACON에서 공개한 데이터 명세는 다음과 같습니다. sessionID : 세션 ID userID : 사용자 ID T.. 2024. 2. 20. [금융 데이터] 고객 대출 등급 분류 모델 개발 금융 기관은 대출 심사를 효율적으로 수행하고 대출 등급을 정확히 분류하여 채무 불이행의 위험을 최소화해야 합니다. 이를 위해 머신러닝과 데이터 과학 기술이 활용되어 고객 대출 등급 분류 모델이 개발되고 있습니다. DACON의 고객 대출 등급 분류 해커톤에서 제공되는 데이터를 활용하여 이러한 모델을 개발하는 과정에 대해 알아보겠습니다. 고객 대출 등급 분류 분류 모델을 구축하기 위해서는 데이터 전처리가 필수적입니다. 데이터의 품질을 향상시키기 위해 컬럼 선택, 데이터 불균형 처리를 위한 SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique), 그리고 데이터 스케일링 등의 전처리 단계가 필요합니다. 이러한 전처리를 거친 데이터를 활용하여 모델을 학습하고, 고객 대출 등급을 .. 2024. 1. 28. 이전 1 다음
