2021-02-02 공부기록(택시수요예측)

구글링과 서적을 참고 해봤는데 내가 원했던 LSTM, GRU는 차지 못했습니다

좀 특이하고 오? 이건 뭐지? 라는 모델을 적용해 보고 싶었어요

 

물론 기존의 모델도 모두 이해하지 못하는 주제지만 ㅎㅎ.. 

성격이 좀 색다른 경험을 즐겨 하는 편이라 그런것 같아요 

 

그래서 오늘은 저 두 알고리즘을 가지고 각각의 경우로 돌려 봤어요

 

1번: LSTM,GRU 기본 모델

2번: 각 층을 추가한 모델

3번: 각 층을 추가 +Dropout 추가 모델

 

100회까지만 해봤을땐 과적합은 보이지 않았어요 

만일 과적합이 있었으면 recurent dropout을 해보려고 했었어요 

내일이 일정 상 택시수요예측 마지막날이라서 

기회가 되면 1000회 정도 돌려 볼 생각입니다 :) 

 

책에서 보니까 모델을 돌릴때는 과적합이 될때까지 돌리는 게 정답이라고 하더라구요

그래야지만 최적의 성능을 파악할수 있고 개선할수 있으니까요 그런 거겟죠?

 

딥러닝도 Voting 앙상블 기법처럼 적용 할순 없을까 생각을 했어요

그런데 아이다어가 문제가 아니라 

그걸 실현 시킬만큼 제 지식이 아직 부족하다는 걸 느꼈죠 ㅎㅎㅎ 

 

그래도 포기 않고 

내일까지니까 좀더 시간을 가지고 여러가지 방법으로 시도 해 볼겁니다 실패하더라도 

모두 제 경험이니까 시도해볼만 한거 같아요

 

스태킹도 cv를 적용해서 한번 더 돌려볼 생각입니다

저번에 스태킹cv 실습 포스팅을 했는데 

이왕이면 모두 적용해 보는게 좋을 것같아요 

 

EDA부터 전처리, 모델링 쭉 해봤는데 

이번 경험을 통해서 자신감을 좀 얻게 되었어요 

그리고 책에 나온 실습 코드와 내용을 보니까 혹 할만한게 너~무 많았어요 

 

무조건 포트폴리오를 만들어야 한다는 생각으로 책에 나온 내용을 꼼꼼이 보지 않았는데 

이번 프로젝트 끝내고 ~ 자소서를 끝낸 다음 실습을 진행 해볼까 고민중 입니다

 

그러면 내일 다시 오겠습니다 :))  감사합니다