Fraud Machine Learning Modelling을 돕기 위한 합성 데이터
[공지사항] “출처: https://towardsdatascience.com/synthetic-data-to-help-fraud-machine-learning-modelling-c28cdf04e12a”
최근 포스트
단 2줄의 코드로 machine learning model 40개 적용하기
[공지사항] “출처: https://medium.com/@fareedkhandev/apply-40-machine-learning-models-in-two-lines-of-code-c01dad24ad99”
트랜스포머(Transformer) 설명
[공지사항] “출처: https://wikidocs.net/31379”
논문에서 설명하지 않은 Transformer Details
[공지사항] “출처: https://tunz.kr/post/4”
Boruta SHAP: 모든 data scientist가 알아야 할 feature selection을 위한 도구
출처: https://towardsdatascience.com/boruta-shap-an-amazing-tool-for-feature-selection-every-data-scientist-should-know-33a5f01285c0