중앙대학교 해커톤

우선은 구글 코랩으로 만들었습니다.
수업에서 배운 것 위주로 사용했습니다. 기본세팅은 코드 올려주신 다른분들과 비슷하게 수업내용을 참고했습니다.

feature selection 후 랜덤포레스트 모델을 사용해 데이터를 학습해주었습니다.

screenh, sceenw, country, major, introelapse , testelapse, surveyelapse는 결측치가 많거나 상관관계가 적어 제거했습니다.
하이퍼파라미터 튜닝은 random_state와 n_jobs만 설정한 후 디폴트값에 적용했습니다.

저도 lgb나 의사결정나무 등 다 사용해보았지만 rf가 가장 높았기에 이를 위주로 사용했습니다.