나중에 공부해야 할것들

mae, mape

 

 

git reflog

메소드

가우시안 랭크 스케일러

tpe sampling

wandb 사이트

tabnet

auto gluon 아마존에서 나온 오토 모델
https://auto.gluon.ai/stable/api/autogluon.tabular.models.html

autogluon.tabular.models - AutoGluon 0.7.0 documentation

rfe

smote

joblib

gensim의 fasttext 

y data profiling

 

1. 데이터 값들이 한쪽으로 편향되있어서(hist) 로그 스케일링으로 정규 분포표로 바꿔줌
2. cat-boost
5. 다중공산성 - vif filter
8. pycaret 이게 모든 알고리즘의 평가
9. automl
11. https://github.com/mljar/mljar-supervised 

GitHub - mljar/mljar-supervised: Python package for AutoML on Tabular Data with Feature Engineering, Hyper-Parameters Tuning, Ex

git에 있는 코드인데 어캐쓰는지

크롤링 html부분

머신러닝 앙상블부분