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패스트캠퍼스 데이터 사이언스 SCHOOL 2기 수강생 이성진님의 개별 프로젝트 발표 www.fastcampus.co.kr/data_shcool_dss
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1.
Boosted Decision Tree를
사용한 Lending Club의 채무자 원리금 상환 / 상환실패 예측 Data Science School 2기 이성진
2.
발표 개요 • 주제
선정 이유 • 의사결정 나무 • Ada Boost • 모델 적용 • 결과 데이터사이언스스쿨 이성진 (github.com/lsjhome007)
3.
현실에서의 2가지 분류
문제들 주가의 상승 / 주가의 하락 스팸 / 비-스팸 마케팅 메일 응답 / 마케팅 메일 비응답 원리금 완납 / 완리금 완납 실패 주제 선정 이유 데이터사이언스스쿨 이성진 (github.com/lsjhome007)
4.
현실 세계에서의 2가지
Classification 사례들 주가의 상승 / 주가의 하락 ? 파산 / 상환 스팸 / 비-스팸 마케팅 메일 응답 / 마케팅 메일 비응답 원리금 완납 / 완리금 완납 실패 랜딩클럽 2016년 1분기 데이터 주제 선정 이유 데이터사이언스스쿨 이성진 (github.com/lsjhome007)
5.
데이터사이언스스쿨 이성진 (github.com/lsjhome007)
6.
데이터사이언스스쿨 이성진 (github.com/lsjhome007) 데이터
전처리 데이터 전처리(재료손질) -> 모델(요리법) 적용
7.
(42538, 111) 데이터 전처리 데이터사이언스스쿨
이성진 (github.com/lsjhome007)
8.
(42538, 111) (42506, 26) 데이터
전처리 데이터사이언스스쿨 이성진 (github.com/lsjhome007)
9.
(42538, 111) (42506, 26) (42506,
55) 데이터 전처리 데이터사이언스스쿨 이성진 (github.com/lsjhome007)
10.
의사결정나무 연소득 (>$30K) 취업 기갂(년) (>3) 주택 보유
여부 파 산 y n 상 환 과거 파산 여부 y n 파 산 상 환 y n 파 산 y n 데이터사이언스스쿨 이성진 (github.com/lsjhome007)
11.
에이다부스트(Adaboost) Step1: 각 분류모델의 성능에
따라 가중치 w 부여 Step2: 각 모델들을 가중치에 따라 결합하여 새로운 모델 4 생성 W1*Model1 + W2*Model2 + W3*Model3 = > New model 4 데이터사이언스스쿨 이성진 (github.com/lsjhome007)
12.
Performance and Result 데이터사이언스스쿨
이성진 (github.com/lsjhome007)
13.
감사합니다. 데이터사이언스스쿨 이성진 (github.com/lsjhome007)
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