Course Materials
Textbook: R을 이용한 데이터마이닝 · Reference: Datamining with R
- PDFR Reference Card
- PDFChapter 1 강의 슬라이드 — R 소개
- PDFChapter 2 강의 슬라이드 (Part 1) — 데이터 탐색 및 결측치 처리
- PDFChapter 2 강의 슬라이드 (Part 2) — 모델링, 평가 및 예측
- PDFChapter 2 보충 슬라이드 — 모형 평가와 선택 (Train/Test · AIC · Stepwise)
- PDF의사결정나무 (CART) 강의 슬라이드 — 재귀적 이진 분할 · 가지치기 · 교차검증
- PDF앙상블 강의 슬라이드 — Bagging과 Random Forest
- PDF앙상블 강의 슬라이드 — Boosting (AdaBoost에서 Gradient Boosting까지)
- PDF앙상블 강의 슬라이드 — Gradient Boosting의 후예들 (XGBoost · LightGBM · CatBoost)
- PDF앙상블 강의 슬라이드 — Boosting 모형 튜닝
- PDF수업용 Blank PDF
R Code & Examples
- TXTCode 1
- TXTCode 2
- TXTCode 3
- TXTChapter 2 Essentials
- TXTKNN Imputation
- TXTMy Imputation Code
- TXTAlgae Data Imputation and Model Fitting
- TXTCategorical Variables Encoding
- TXTPerformance Check Using CV
- TXTPerformance Comparison: Classification Methods Using Iris Data
- PDFClassification F-score and ROC Thanks to J. Kim
- TXTPerformance Comparison: Credit Card Approval Data
- TXTFind the Optimal Tree
Classification & Clustering
- HTMLClustering
- HTMLClustering Example
- PDFClassification
- PDFLogistic Regression with R (Data) Thanks to Prof. Jerry Brunner, University of Toronto
- TXTLogistic Regression with Group Count Data
- HTMLLDA
- PDFSVM Guide
- PDFLift Chart
- TXTSVM Classification Example
- TXTSVM Regression R Code
- LINKSVM 설명 1
- LINKSVM 설명 2
Ensemble Methods & Deep Learning
- LINKRandom Forest Tutorial
- HTMLranger Tutorial with Housing Data
- PDFGradient Boosting 설명
- LINKGradient Boosting Tutorial
- RXGBoost Example
- RWine 데이터 분석
- RAdult 데이터 분석
- PDFPartial Dependence Plot (pdp)
- TXTPartial Dependence Plot Example (pdp)
- PDF예측모형에서 범주형 변수 처리
- TXTvtreat Example
- PDFDeep Learning 1 Thanks to Lee, H.
- PDFDeep Learning 2 Thanks to Lee, H.
- LINKKeras for R