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[DACrew 2기] 지도학습 기반 머신러닝 모델 본문
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안녕하세요~!
오늘 소개해드릴 내용은 지도학습 기반 머신러닝 모델 이론과 실습입니다.
이번 실습에서 사용한 데이터는 kaggle의 Credit Card Fraud Detection Dataset입니다!
신용카드 사기 탐지 모델을 만드는 것이 저희의 최종 목표인데
그 전에 EDA 기법부터 지도학습 기반의 머신러닝 기법에 대해 조사하였습니다.
지도학습 기반의 머신러닝 모델로는 간단한 Logistic regression 부터 Decision Tree,
배깅을 이용하는 Random Forest,
부스팅 기법을 이용하는 Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM 까지 조사해보았습니다.
이론과 함께 해당 모델로 실습까지 진행하였습니다!
더 자세한 내용은 아래의 링크를 참고해주세요😊
감사합니다.
https://dacon.io/codeshare/4833?utm_source=dacrew&utm_medium=190302&utm_campaign=dacrew_2
https://www.kaggle.com/datasets/mlg-ulb/creditcardfraud
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