피파온라인 댓글 감성분석 프로젝트 전처리 및 EDA Part.2
피파 인벤 홈페이지에서 수집한 댓글 데이터에는 이미 평점 데이터가 주어져서 이 평점 데이터를 기반으로 해당 댓글이 긍정인지 부정인지를 판단할 수 있다. 하지만, 사용자마다 매기는 평점은 주관적이기 때문에 같은 4점의 평점이라도 이 4점이 높은 편인지, 낮은 편인지를 파악하기가 힘들...
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피파온라인 댓글 감성분석 프로젝트 전처리 및 EDA Part.1
댓글과 같은 텍스트 데이터를 처리하는 즉, 자연어를 처리하는 NLP는 실생활에서 매우 유용하게 사용될 수 있다. 이번 프로젝트에서는 평소에 즐겨하던 게임이었던 피파온라인4의 선수 댓글을 감성 분석하고 사용자가 선택한 선수와 비슷한 선수를 추천하는 추천 시스템을 개발했다.
배달 데이터 프로젝트 결론
전처리, 모델링의 과정을 모두 거쳐서 최종적으로 정확도 73%, AUC가 0.8723인 모델을 만들었다. 배달 데이터 프로젝트의 마지막 파트에서는 분석 결과와 한계에 대해서 정리해보자.
배달 데이터 프로젝트 Modeling
지난 포스팅까지 모델링을 위한 모든 전처리 과정을 맞췄다. 이번 포스팅에서는 여러가지 모델을 사용한 모델링의 과정과 성능에 대해 정리해보자.
배달 데이터 프로젝트 전처리 및 EDA Part.2
데이터의 변수를 늘려서 모델의 성능을 올리기 위해 여러 변수들을 추가해보자. 날씨, 요일, 공휴일, 축구, 구별 연령대별 인구수, 미세먼지 등의 변수를 추가했다.