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[public 5위, private 8위 0.89811] CNN, LSTM Ensemble
안녕하세요! Dacon대회를 두번째 참여하고 있는데요.
저는 머신러닝 LightGBM 모델로 돌리다가
기세현님의 CNN 아이디어가 좋고 성능도 좋아서 베이스코드로 사용하게 되었습니다. 정말 감사합니다
기존 코드에서 제가 사용한 방법을 공유해 드리고자 합니다.
1.이상치가 많아서 이상치를 조정해 주기 위해 RobustScaler를 사용하게 되었습니다.
2. 기존 CNN 코드에서 층 수를 줄였습니다.
3. 활성화함수는 Relu로 설정하고, Maxpooling을 제거하고, Flatten을 추가해주었습니다.
4. learing_rate에 영향이 큰다는 것을 발견하여서 0.004가 제일 성능이 좋아서 조절해주었습니다.
5. 층수를 늘린 DCNN, LSTM, GRU도 사용하여 성능을 비교해보았습니다. >> 센서 데이터를 시계열로 고려해서 LSTM을 썼더니 CNN과 비슷한 성능을 가지긴 하였습니다.
6. 과반수 원리를 이용한 Voting을 사용해보았습니다 >> sklearn 라이브러리를 안쓰고 따로 과반수원리 코드를 짜서 사용했습니다.
저에게는 정말 재밌는 대회였습니다. 모두 고생 많으셨습니다. 감사합니다.
모델 돌리면 시간이 좀 걸려서 시간 대비 효율을 올리고자 test할 때 사용했던 높은 점수 3개를 불러와 과반수 원리를 이용해서 코드를 만들어서 사용하였습니다.(앞으로 무거운 모델을 쓰면 시간이 더 많이 걸리기 때문에 따로 만들면 좋을 거 같아서 써봤습니다. ㅎㅎ)
답변 감사합니다 ! 코드 잘 봤습니다 ㅎㅎ
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안녕하세요 ! 대회 수고 많으셨습니다 혹시 왜 보팅 코드를 따로 짜셨는지 알 수 있을까요 ?!