데이터 사이언스 LV1 입문
현장 강의
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데이터 사이언스 LV1 입문
사전 준비
1주차 - 데이터 사이언스 마인드
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Backgrounds - 데이터 분석 과정
Stage1 - 데이터 사이언스의 오해와 진실
Stage2 - 엑셀로 타이타닉 생존자 예측해보기
Challenge1 - 각 티켓 등급에 따른 성별별 생존 가능성 예측하기
쉬는 시간 - Python vs R
Stage3 - Basic Feature Engineering
Stage4 - Kaggle에 타이타닉 예측 제출하기
Challenge2 - 나만의 방식으로 Kaggle에서 높은 점수 받기
과제1 - 필요없다고 생각한 Name 필드로 부터 정보 얻기
과제2 - IRIS(붓꽃) 구분하기
2주차 - 딱 데이터 사이언스를 위한 파이썬
3주차 - Decision Tree로 타이타닉 생존자 찾기
4주차 - Random Forest로 아이리스 종 구분하기
5주차 - 회귀분석으로 집 값 예측하기
6주차 - LV1 데이터 사이언티스트 되기
나아가기
코딩좀알려주라
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Challenge2 - 나만의 방식으로 Kaggle에서 높은 점수 받기
문제
나만의 방식으로 Kaggle에서 높은 점수 받기
앞서 생존 점수를 구하기 위해 성별과 연령대를 점수화 하였습니다. 이외에도 생존에 영향을 미치는 요소가 많습니다.
다른 조합을 이용해 생존 점수를 계산해보고 Kaggle에 제출하여 점수를 확인해보세요!
제출할 때는 반드시 PassengerId와 Survived열만 남겨야 합니다.
방법
오른쪽
멤버가
강의자료를
열고,
왼쪽
멤버가
메모장을
열어
답을
적습니다. 서로
의논하여
답을
채워주세요.
1.
생존에
영향을
미칠
수
있는
요소는
무엇이
있나요?
[ Sex ] [ age2 ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]
2.
왼쪽
멤버는
어떤
2가지를
특징을
분석해보시겠어요?
[ ] [ ]
3.
오른쪽
멤버는
어떤
2가지
특징을
분석해보시겠어요? [ ] [ ]
4.
각자
맡은
특징을
분석하고
결과를
공유합니다.
답안
작성이
완료되면
리더에게
확인
받으세요! 확인
후
각자의
방식으로
생존점수를
취합해
생존자를
예측하고
결과를
Kaggle에
제출합니다.
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과제1 - 필요없다고 생각한 Name 필드로 부터 정보 얻기
Last modified
3yr ago
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Contents
문제
나만의 방식으로 Kaggle에서 높은 점수 받기
방법
오른쪽 멤버가 강의자료를 열고, 왼쪽 멤버가 메모장을 열어 답을 적습니다. 서로 의논하여 답을 채워주세요.