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이전 포스팅에서 설명했던 프로젝트를 신경망을 이용해 해결해보겠습니다. ​ logistic regression문제로 접근하였습니다. 0.5가 넘으면 지원한 것으로 넘지 않으면 지원하지 않은 것으로 분류해주었습니다. ​ ​ ▶ Feature Engineering Feature Engineering 단계에서 jobID만 label encoding에서 one - hot encoding으로 변경해주었습니다. oe=OneHotEncoder(handle_unknown='ignore') oe_result = oe.fit_transform(self.train['jobID'].values.reshape(-1, 1)).toarray() sub=pd.DataFrame(data=oe_result, columns=oe.get_f..

프로그래머스에서 제공하는 머신러닝 사전과제 연습 '채용 공고 추천' 입니다. 데이터는 아래 주소에서 과제를 응시한 후 다운 받을 수 있습니다! https://programmers.co.kr/skill_check_assignments/1 ​ 프로그래머스의 채용 공고 페이지를 방문한 이용자들의 방문/지원 기록을 이용하여, 각 이용자가 해당 공고에 지원할지 안할지를 분류하는 문제입니다. ​ 구글 colab에서 진행하였습니다. ​ ▶ 필요 라이브러리 import import pandas as pd from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') ▶ 데이터 읽어오기 job_companies=pd.read_csv('job_companies.csv') ##..

Github : https://github.com/jgyy4775/AD-CVR-Prediction GitHub - jgyy4775/AD-CVR-Prediction Contribute to jgyy4775/AD-CVR-Prediction development by creating an account on GitHub. github.com - Dataset https://ailab.criteo.com/criteo-sponsored-search-conversion-log-dataset/ Criteo Sponsored Search Conversion Log Dataset - Criteo AI Lab Dataset release announcement for conversion modeling in sponsor..