계획

1. 머신러닝

  - 모델 결정

  - 주요 메트릭 정리 : 특히 AUC

  - validation에 대한 로직

2. 회귀

  - 다중공선성 정리

  - 변수선택

  - 회귀 진단

3. 텍스트 마이닝

  - fread( ) 함수를 이용해 readLines의 효과내기 : f <- fread("Batting.csv", sep= "?", header = FALSE)[[1L]]  # 파일에 없는 구분자를 사용

                                                                차라리 sep="\n" 라고 두는 것이 가능하면 이렇게도 괜찮을 듯?

                                         [[1L]] 을 추가하면 캐릭터 타입으로 변경됨. (왜인지는 모르겠음)

    ㆍhttps://stackoverflow.com/questions/32920031/how-to-use-fread-as-readlines-without-auto-column-detection

  - 한글 불러올 때 문제점

  - 워드클라우드

  - 명사/형용사

  - 정규표현식(쓸데 없는 표현 제거 정리)

  - 감성분석 

    ㆍ감성사전 등록

    ㆍ분석 대상 전처리(불용어 처리)

    ㆍ본문 단어와 긍정/부정 감성 사전 단어를 매칭

    ㆍ이를 계산하여 결론을 산출하는 로직 구현