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이 책의 장점은 무엇보다 구성이라고 볼 수 있을 것 같습니다!
책에 대한 내용이 시작하기 전, 소개하는 글에 다음과 같이 적혀있습니다.
"각 장의 내용은 서로 관련된 부분도 있지만, 어느 장에서 시작하더라도 학습할 수 있도록 다른 장에 너무 의존하지 않으려 노력했습니다."
단순히 캐글을 시작하는 사람들 뿐만이 아니라, 캐글을 기존에 참여하던 사람들도 이 책의 목차에서 필요한 정보들을 언제든지 참고해서 볼 수 있다는 점이 좋은 것 같습니다.
단순히 입문서로 활용하는 것 뿐만 아니라, 참고서로도 활용을 하는 것입니다.
전반적의 책의 구성에선
2장, 3장, 7장을 주의깊게 보았습니다.
2장에 나와있는 평가지표는 실제로 단순히 Accuracy만으로 모델의 성능을 평가하는 것이 아니라 다양한 평가지표가 있다는 것을 설명해주고 있으며 2장 후반부에 나오는 최적화에 대해서 평소에 Kaggle을 하지 않던 저로썬 새로운 내용들이었습니다.
3장의 내용은 가장 많지만 무엇보다 전반적으로 데이터를 어떻게 수정을 해가는지에 대해서 많은 내용들이 있습니다!
실제 이 부분에 대해서는 Coursera 강의를 통해서도 중요하다고 강조했던 부분이고 고득점을 하기 위해선 반드시 해야하는 부분이기에 이 부문만큼은 천천히 주의깊게 읽는 것을 추천합니다.
무엇보다 7장에서는 Kaggle에서 점수를 올리기 위해선 반드시 알아야하는 앙상블 기법에 대해서 설명이 나와있습니다.
Stacking 방법은 이전에 Kaggle을 공부하면서도 상당히 인상깊던 기법이고, 다양한 competition의 notebook들을 참고해보면 이 방법을 심심치 않게 볼 수 있습니다!
한마디로 정리하자면
캐글의 기본서, 참고서
라고 표현할 수 있을 것 같습니다.
이번 기회로 책을 참고해서 competition에 도전해봐야겠어요 ㅎ