머신러닝14 [멋쟁이사자처럼 AI스쿨] TIL(23.3.13), RandomForest, OneHotEncoding 3.13 학습 내용 0501 => 머신러닝의 지도학습의 분류를 사용하는 Scikit-learn API 기초와 DecisionTree 를 실습, 수치데이터만 사용 0502 => 범주형 데이터를 인코딩(수치 데이터로 변환)해서 사용하는 방법, One-Hot-Encoding(pd.get_dummies), RandomForest 0503 => One-Hot-Encoding(scikit-learn), 언더피팅, 오버피팅을 평가시 train, test 데이터에 대한 점수 비교. 기존에는 test 데이터에 대해서만 평가했는데 train 데이터로 평가해볼 예정입니다. cross validation 기법을 사용해서 평가해볼 예정입니다. 요약정리 underfitting과 overfitting 언더피팅(underfittin.. 2023. 3. 13. [멋쟁이사자처럼 AI스쿨] week12 - WIL 23.3.6 - 23.3.8 week12. RFM & 머신러닝 기초 고객가치 평가의 척도, RFM(Recency, Freq uency, Monetary) RFM 모형 - 일정기간 동안 발생된 고객의 구매 패턴을 이용, 고객을 분류, 고객의 기본적인 구매 패턴 → 고객가치 평가 ▶ 기업의 마케팅 전략에서 고객의 평가/분류방법으로 가장 많이 사용되고 있는 분석 방법 Recency - 거래의 최근성 : 고객이 얼마나 최근에 구입했는가? Frequency - 거래 빈도 : 고객이 얼마나 빈번하게 우리 상품을 구입했나? Monetary - 거래 규모 : 고객이 구입했던 총 금액은 어느 정도인가? - "고객이 어떤 행동 패턴을 가지고 있나"에 의하여 고객가치를 평가. 고객의 과거 구매행태에 근거, 미래의 구매행태를.. 2023. 3. 9. 이전 1 2 3 다음
