[경진대회] 실전 - 해로운 뇌 활동 감지 및 분류 (2) : EDA
https://www.kaggle.com/competitions/hms-harmful-brain-activity-classification/overview 2024년 2월 12일 현재, 캐글에서 진행하고 있는 컴피티션이다. 필자는 본 경진대회를 진행하면서, 실제로 배운 데이터 분석 요소들을 적용해보려고 한다. 글로 써질 것들은 모델을 학습하고, 만들기 까지의 과정이다. 오늘 시간에는 EDA를 진행한다 EDA(탐색적 데이터 분석) 지난 시간의 train 데이터에 대한 분석 결과는 다음과 같다. 분석 결과 : id의 종속관계에 대한 가설 수립 및 일치화 따라서 id를 통한 그룹화로 타깃값 분포 보기 시간에 따라 나열되어 있으므로, 시계열 데이터. 그리고 vote에 대한 인사이트 수립 결측치 없음 우선 종속변..
https://www.kaggle.com/competitions/hms-harmful-brain-activity-classification/overview 2024년 2월 12일 현재, 캐글에서 진행하고 있는 컴피티션이다. 필자는 본 경진대회를 진행하면서, 실제로 배운 데이터 분석 요소들을 적용해보려고 한다. 글로 써질 것들은 모델을 학습하고, 만들기 까지의 과정이다. 목적 명확화 일단 첫 번째로 경진대회를 진행하려면 목적과 평기자표를 보아야 한다. 해당 경진대회의 미션은 detect and classify seizures and other types of harmful brain activity. 즉, 발작과 다른 해로운 뇌 활동을 감지하고 분류하는 것이다. 당연하게도 여러개를 분류하는 다중 분류 모델..