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간단한 nn 0.14045
간단한 코드 공유해봅니다.
물린다님의 feature추가를 보고 많이 배웠습니다.
저는 음수의 값을 0으로 두었지만 다른 값으로 하는 것도 생각해볼 수 있을 것 같습니다.
감사합니다!
+ Diameter를 단축의 지름으로 보고 둘레와 넓이도 변수로 만들어 봤습니다.
아닙니다.... 물린다님 아니셨으면 어림도 없는 점수입니다.
저는 주어진 변수만 가지고 예측하려 했는데, 물린다님의 변수들의 관계를 생각해보고 새로운 변수를 만든다. 이 아이디어를 보고 많이 배웠습니다. 감사합니다!
자극받아서 새로운 시도(AutoML 돌리는 시간을 120초에서 180초로 변경) 했더니 성능이 더 좋아졌네요. 덕분입니다. ^^
전체무게 - (껍질무게+살무게+내장무게)로 하셨군요.
저는 살무게를 껍질을 제외한 거라고 생각해서 살과 내장을 합한 문게라고 생각했었는데...
내일 즈음에 즈믄님 아이디어를 적용해서 한 번 돌려봐야겠습니다. 여러모로 고맙습니다. ^^
구글에 abalone dataset을 검색해보니 kaggle 및 다양한 페이지에서 변수를 설명해 주더라구요. 그래서 그 내용을 바탕으로 해봤습니다.
또 새로운 변수를 만들고 싶은데 또 다른 아이디어가 있으시다면 부탁드립니다 .... ㅎ
저는 R 사용자라 Python 코드는 잘 안봐서.. ㅎㅎ
토크에서 언급한 무게비율=껍질을 제외한 무게/전체 무게
추가해 보세요. 성능 더 좋아지실 거예요. ^^
넵! 시도해보겠습니다!
삭제된 댓글입니다
좋은 정보 감사합니다 ㅎㅎ~
동마스님 봐주셔서 감사합니다~
오와 저는 샘플수가 너무 적어 고려를 안했는데 이렇게 딥러닝이 효과적일 수 있군요
저도 영감을 받아서 꼭 도전해보겠습니다.
승민이님 도전해보셔서 좋은 결과 있으시길!
activation 'elu'라는 것이 있다는 걸 배웁니다.
좋은 코드 공유 감사합니다~~^^
relu, elu말고도 다양한 활성함수들이 많으니 공부해보시는 것도 좋을 것 같습니다!
와... neural network로 풀고 있는데 결과가 원하는대로 안 나와서 고민이 많았는데 이 코드를 보고 많이 배웠습니다! 코드 공유해주셔서 감사합니다 :)
한대일님 제 코드를 봐주셔서 감사합니다!!
오 간단한 nn으로도 성능이 꽤 좋게 나요네요! 코드 공유 감사합니다! 그런데 제가 알기로는 Shucked Weight가 전복 무게라서 Viscra Weight를 포함하고 있는 무게로 아는데 (사람으로 치면 사람 몸무게 / 사람 내장 무게) 두가지를 동시에 빼면 내장 무게가 두번 빠지지 않나요?
foreign_body = train_X['Whole Weight'] - (train_X['Shucked Weight'] + train_X['Viscra Weight'] + train_X['Shell Weight']) 이렇게 새로운 feature을 정의해서 만들게되신 이유가 궁금합니다
안녕하세요 lastdefiance20님! 손동작 분류 때 도움 많이 받았습니다!
제가 전복 나이 예측 데이터를 구글에 찾아보니까 이미 유명한 데이터였습니다. 그래서 변수 설명을 보던 중
Whole Weight : 전복 전체 무게 (whole abalone weight)
Shucked Weight : 껍질을 제외한 무게 (weight of meat only)
Viscra Weight : 내장 무게 (gut weight, after bleeding)
Shell Weight : 껍질 무게 (weight after being dried)
이런 내용을 보게 되었습니다. Shucked Weight를 내장을 포함하는 것이 아닌 살로 보았습니다. 전복 먹을 때 내장을 제거하고 살만 먹듯 순살(?)로 보았습니다.
사실 데이콘 데이터에 외부에서 설명하는 변수 설명을 적용하는 게 말이 안되긴 합니다...
하지만 물린다님 아이디어인 새로운 변수를 만들기 위해 한번 적용해봤더니 점수가 조금 올랐습니다...ㅎ
foreign_body이란 변수를 만든 이유는 전복 손질 과정에서 나오는 흙이나 이물질, 핏물 등을 포함한 것입니다.
일단 회귀 변수로 하나 넣긴 했지만 변수로써 역할은 아직 더 고민해봐야 할 것 같습니다!
오 저도 Shucked Weight가 그냥 말 그대로 껍질만 제외한 무게인줄 알았는데, 껍질에다가 내장까지 제거한 무게일수도 있겠네요! shucked가 껍질을 제외한 이라는 뜻이라서 그냥 그대로 해석하고 넘어갔는데 이부분은 다시 분석해봐야 할 것 같네요... 충분히 합리적인 파생변수인거 같아요! 답변 감사합니다
넵! 남은 기간 화이팅입니다!!
삭제된 댓글입니다
혹시 딥러닝 층을 쌓으시는 기준이나 활성화 함수를 고르시는 기준이 있으실까요??
아직 배움이 부족해서 정확한 기준은 없습니다.
활성화함수는 relu와 elu 둘 중 좋은 성능을 내는 것을 사용하고 있습니다.
좋은 코드 공유 감사합니다! randomforest로는한계가 있더군요... ㅠㅠ
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순식간에 0.139대로 진입하셨군요. 축하드립니다. ^^
분발해야겠네요. 확 긴장감이 도는군요. ㅎㅎ