내 교재 진도는 100페이지 전이지만.. 발표는 해야하기에 부랴부랴 책 초반에 나오는 구글 코랩에 들어가서 코드를 쳤다.

오늘 발표하게 된 라쏘 회귀에 대한 간단한 설명을 글로 남겨두려고 한다.

릿지와 라쏘 모두 사이킷런 모델 패키지안에 있다. 라쏘 모델과 릿지 모델을 훈련하는것은 매우 비슷하다.

from sklearn.linear_model import Lasso
lasso = Lasso()
lasso.fit(train_scaled, train_target)
print(lasso.score(train_scaled, train_target))

라쏘가 과대 적합을 잘 억제한 결과를 보여준다.

print(lasso.score(test_scaled, test_target))

테스트 세트 점수도 좋다.

라쏘 모델도 alpha 매개변수로 규제 강도를 조절할 수 있다.

라쏘 모델 훈련시에 ConvergenceWarning 이라는경고가 발생할 수 있으며, 이는 사이킷런의 라쏘 모델이 최적의 계수를 찾기 위해 반복적인 계산을 수행할 때 지정한 반복 횟수가 부족해서 발생하는 경고이다. max_iter을 10000처럼 충분히 늘려주면 괜찮다

라쏘 모델은 유용한 특성을 골라내는 용도로 사용할 수 있다.

앞의 내용 진도를 다 따라잡지 못했기때문에 아직 완전한 이해가 가지는 않지만 책대로 코드를 실행해봤을때 동작이 되는게 신기했고, 얼른 진도를 따라잡고 싶은 생각이 든다.

좀 더 열심히 공부해보도록 하겠다..... (어제도 새벽2시에 잤지만 공부한 티가 나지 않는 1인)

=오늘의 초보자 일기 끝=

나는 남들보다 한주 늦게 스타트를 끊었다. 퇴사를 연말에 하게되었기 때문에, 회사다니면서 동시에 수업을 진행할 수 없었고 거기에 신혼집 이사도 끼어있었다.

인수인계하랴, 혼수 및 인테리어를 준비하느라 파이썬을 미리 공부한다는게 제대로 인터넷 강의를 쳐다볼 시간도 잘 없었다. (그래, 핑계라면 핑계다.)

그래서 아이펠 풀잎스쿨 2주차의 첫날이자 월요일인 오늘 아침에 첫 OT를 진행하게 되었다.

. .

하지만 하필 회사 짐정리도 못하고 업무 마무리가 되어 오늘 회사에 짐을 가지러 가야하는 상황이었다.

바쁜 와중에 신경써주시는 담임선생님의 인솔하에 이것저것 필요한걸 설치하고 가입했지만 게더타운에 처음 입성하는 순간부터 멘붕이 왔다.

그동안 딱딱한 무역쪽 사무직만 했던 나에게 컴퓨터 이런 화면은 생소했기 때문이다. 그리고 게더타운은 생김새가 매우 게임같았다. (나는 개인적으로 게임을 싫어한다.)

그래서 처음부터 괜히 다루기 어려운것 같고, 이렇게 하시면 된다는 설명을 들어도 못하는것 같고 했지만, 그냥 안되는게 있거나 궁금한게 있으면 바로바로 퍼실님들이나 담임쌤께 여쭤봐서 대략적으로는 궁금했던 점들이 풀린 것 같다.

이제 수업이 끝나고나면 남은 저녁시간은 혼자 열심히 지난주에 못한 진도를 따라잡아야 할 것 같다.

걱정이 되기도 하지만, 떨리고 설레이기도 한다.

오늘은 OT나, 외출 등 내 사정으로 제대로 공부를 하지 못했기때문에 내 스스로하는 본격적인 AI에 관한 공부는 오늘 밤부터 시작되기 때문이다.

과연 내가 잘 할 수 있을까? 같은 조이신 분들 보니까 나는 외계어로 보이는 문제들도 잘 푸시던데... 그래도 아까 QUIZ 시간에 같은조였던 정인님?도 비전공자라고 하셔서 조금이나마 위안은 됐다.

배운것들과, 나같은 비전공들을 위한 아이펠 체험기 브이로그를 작성하고 싶은데 잘 쓰게될지는 모르겠다!

그래도 열심히 써보도록 노력하겠다. 혼자 하는 다짐!!화이팅!!