From 7f0553ac7eba155fdeb08a3a0e08fda2006fa667 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?=EC=9C=A0=EC=8A=B9=EB=AF=BC?= <copomos00@ajou.ac.kr>
Date: Fri, 21 May 2021 19:30:35 +0900
Subject: [PATCH] Update README.md

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 1 file changed, 11 insertions(+), 1 deletion(-)

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index e7c3a4a..6597821 100644
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-Machine Learning Team Project
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+Machine Learning Team Project
+
+### *****유승민*****
+
+### 데이터 분석
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+- 모델의 예측 대상은 개인의 알코올 섭취량이다. 알코올 섭취량에 가장 큰 영향을 미치는 피쳐를 조사했다. 팀원 김동현이 제공한 히트맵에 의하면 알코올 섭취량에 가장 큰 영향을 끼치는 피쳐는 'goout'이다. 'goout'피처를 드랍하자 정확도가 0.1이나 감소했다. 다만 이것이 오버피팅에 의한 감소인지는 아직 명확하지 않다.
+
+- 자료조사결과 술 섭취량에 가장 큰 영향을 끼치는 것은 주변 환경의 술 문화다. 주변 환경의 술 문화는 국가별 술 섭취량 통계로 대체할 수 있다. 국가별 술 섭취량을 이용해 개인의 알코올 섭취량을 좀 더 정확하게 예측하고자 했다. 결론적으로 기존 데이터 테이블에 '국가'에 관한 피처가 없어 실패했다.
+
+- 
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