이어드림스쿨4기 과정을 수강하면서 1차 모의 대회로 진행된 대출자 채무 불이행 여부 예측 모델을 개발한 과정입니다. 전처리(Pre-Processing)우선 개인적으로 머신러닝 같은 경우에는 모델이 채무불이행 여부를 잘 예측할 수 있게 데이터의 특징을 잘 잡아주는 것이 중요하다고 생각합니다. 그래서 데이콘이나 캐글을 보면 파생변수 생성 또는 log 변한 등으로 모델이 채무불이행 여부를 예측하는 데 있어 도움을 준다고 판단했는데요. 이번 데이터 같은 경우에는 금융과 관련된 데이터 였지만... 저는 금융과 관련한 지식과는 거리가 먼 사람이라 최대한 search 해보거나 유사한 대회를 찾아봤던 거 같네요. 😀파생변수 생성 feature 별로 하나씩 시각화를 진행했을 때 데이터의 특징들이 잘 보이지 않았습니다..
PROJECT
목적 원하는 도시의 기온 데이터를 1시간 동안 10분 간격으로 받아와 시각화하는 기능을 개발하고자 합니다. [ 전반적인 코드 순서 ] API를 활용해 원하는 도시의 데이터를 10분 간격으로 6번 가져옴.API로 데이터를 받아오는 코드를 6번 반복time.sleep()을 활용하여 코드 실행을 지연 json 형태로 받아온 데이터를 리스트에 추가1번 과정에서 받아온 리스트에서 데이터를 하나씩 꺼내어 원하는 데이터를 추출기온 , 도시이름 데이터 추출분(minute) 데이터는 idx * 10 으로 10분 간격임을 나타냄추출된 데이터 저장 및 시각화txt 형태로 저장plotly를 활용하여 시각화( x 축 → 분(mintue) , y축 → temperature(기온) 1. API 를 활용해 원하는 도시의 데이..