타이타닉 생존자 예측의 핵심은 Age 결측치 예측에 있다고 해도 과언이 아니다.
따라서 어떻게 하면 Age 예측을 더 잘할 수 있을지 Chat GPT 4에게 물어봤고 아래의 링크들을 소개해 주었다.
1. This article on Analytics Vidhya covers various imputation methods for missing values in detail, including mean imputation, regression imputation, KNN imputation, and multiple imputation: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/05/handling-missing-values-the-right-way-in-your-data/
Analytics Vidhya의 기사는 예시와 함께 다양한 대체 방법을 상세히 설명하여, 결측값 대체에 관심 있는 사람들에게 유용한 참고 자료가 될 수 있습니다.
2. This Kaggle kernel covers various techniques for handling missing data in the Titanic dataset, including imputation methods and deep learning-based approaches: https://www.kaggle.com/alexisbcook/missing-values
Kaggle 커널은 특히 Titanic 데이터셋에서 결측값 처리에 초점을 맞추고 있으며, 이에 대한 구체적인 예제와 코드 및 시각화 자료가 포함되어 있어 실제적인 학습에 도움이 될 수 있습니다.
3. This research paper compares the performance of various imputation methods on different datasets and provides guidelines for selecting the appropriate method: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3074241/
연구 논문은 결측값 처리 방법에 대한 과학적인 시각을 제공하며, 데이터의 유형과 연구 질문에 따라 가장 적합한 방법을 선택하기 위한 지침을 제공합니다.
Analytics Vidhy의 자료를 신뢰할 수 있는지 궁금했고, 어떤 플랫폼인지 Chat GPT 4가 다음과 같이 알려줬다.
1. 트래픽 순위: 웹 트래픽 분석 회사인 Alexa에 따르면 Analytics Vidhya의 글로벌 트래픽 순위는 8,190으로 데이터 과학 및 기계 학습 범주에서 세계에서 가장 많이 방문한 웹사이트 중 하나임을 나타냅니다.
2. 소셜 미디어 팔로우: Analytics Vidhya는 2023년 4월 기준으로 LinkedIn에서 191,000명 이상의 팔로워, Twitter에서 91,000명 이상의 팔로워, Facebook에서 107,000명 이상의 팔로워를 보유한 강력한 소셜 미디어 입지를 가지고 있습니다.
3. 콘텐츠 품질: Analytics Vidhya는 업계 전문가가 작성하고 검토하는 기사, 자습서 및 과정을 포함한 고품질 콘텐츠로 유명합니다. 이 플랫폼은 2020년 최고의 온라인 학습 플랫폼에 대한 Global EdTech Award를 포함하여 콘텐츠 품질로 여러 상과 찬사를 받았습니다.
4. 커뮤니티 참여: Analytics Vidhya에는 통찰력을 공유하고, 경쟁에 참여하고, 웨비나에 참석하여 플랫폼에 기여하는 강력한 데이터 과학 실무자 커뮤니티가 있습니다. 이 플랫폼은 800,000명이 넘는 등록 사용자와 150만 페이지 뷰를 보유하고 있으며, 이는 신뢰할 수 있는 정보 소스이자 데이터 과학 애호가를 위한 목적지임을 나타냅니다.
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