1-d cnn 모델과는 성능이 별 차이가 없고 시간이 더 걸리긴 하지만 한 번 올려봅니다. 데이터 전처리는 도비님이 올려주신 것만 했고 모델이 돌릴 때마다 점수가 약간씩 차이나고 조금의 차이로 등수가 갈리다보니깐 평가방식이 Logloss 방식이라고 해서 일반적인 성능보다 잘 예측할 때보다는 못 예측할 때 패널티가 크다고 생각하여 편차를 줄이기 위해 단일 모델 앙상블을 평소보다 많이 해봤습니다. public에서는 앙상블을 30,50개까지 해서 점수가 올랐지만 private에서는 오르지 않았나 보네요