[Kaggle] 캐글 프로젝트 순서

1. 데이터 이해
   • 대회의 데이터를 탐색하고 이해합니다. 데이터의 특성, 변수, 결측치 등을 분석하고 데이터 시각화를 통해 인사이트를 얻을 수 있습니다.
2. 데이터 전처리
   • 데이터를 정제하고 필요한 형식으로 변환합니다. 이 단계에서는 결측치 처리, 이상치 제거, 범주형 변수 인코딩 등을 수행합니다.
3. 특성 공학
   • 기존 변수를 활용하여 새로운 유용한 특성을 생성합니다. 도메인 지식과 창의성을 발휘하여 모델의 성능을 향상시키는 특성을 발견합니다.
4. 모델 선택 및 학습
   • 문제에 맞는 적절한 머신러닝 모델을 선택하고 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 주로 사용되는 알고리즘에는 선형 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그라디언트 부스팅 등이 있습니다.
5. 모델 평가
   • 학습된 모델을 테스트 데이터에 적용하여 성능을 평가합니다. 대회에서 제공하는 평가 지표를 사용하여 모델의 성능을 측정합니다.
6. 모델 튜닝
   • 모델의 하이퍼파라미터를 조정하고 교차 검증 등을 통해 모델의 성능을 향상시키기 위해 노력합니다.
7. 예측 생성
   • 최종 모델을 사용하여 대회에서 요구하는 예측을 생성합니다. 이 예측을 캐글에 제출하여 대회 평가를 받습니다.
8. 결과 제출
   • 예측 결과를 캐글 대회 페이지에 제출하고 대회 종료일까지 결과를 개선하기 위해 노력합니다.