2023-01-20 스터디 블로그 2!!

kaggle Titanic - 77% 정확도로 마무리

지난 시간에 구현한 코드를 수정하여 타이타닉 생존자 예측력을 높이고자한다.

• 먼저, 나이의 경우 16, 26, 36, 62로 나눴다.

요금 역시 많은 숫자들로 구성되어 있어 세분화했다.

• 17, 30, 100으로 나눴다.

이렇게 세분화 해준 후 다시 모델을 실행해보니 결과가 다르게 나타났다.

Random Forest가 가장 높았던 지난주 코드와는 달리

나이와 요금을 세분화한 이번주 코드에서는 SVC의 결과가 가장 좋은 것을 볼 수 있다.

그리하여, SVC로 Test를 다시하여 제출을 했다.

정확도가 올라간 것을 확인 할 수 있다.

피드백

• Visual Studio보다 코랩을 사용하는 것이 좋을 것 같다는 피드백을 받아 코드를 코랩으로 옮겨 마저 구현하였다.
• 세분화하는 코드에 계속 오류가 발생하였는데 ,(콤마)를 잘못 사용한 것 같다는 피드백을 받아 수정하였더니 제대로 실행이 되었다.

• 2023 10