인구 데이터 기반 소득 예측 AI 해커톤

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1차 수정.(변수 가공법 추가)
1. age * hours_per_week인 interaction term이 추가되었다.
캐글에서 interaction term을 추가시킨 내용이 있어서 참조했습니다.
2. workclass를 grouping 해주었다.
3. fnlwgt 제거 
뺏더니, acc가 증가했습니다.
4.age를 cut으로, 순위형 변수로 변환
5.hours_per_week도 cut으로, 순위형 변수 변환

catboost만 사용했을때 0.8689가 나왔고, ensemble시 조금 더 상승할 것 같네요.
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안녕하세요

꼼꼼히 EDA와 변수 가공을 진행해봤습니다.
변수랑 type을 보면서 가설을 세워보고, 그 가설들을 확인해나가는 방식으로 EDA를 진행했습니다.

FEATURE 하나하나 보려 했더니, 코드가 만리장성이네요.
결론을 읽은 뒤 , 변수 가공 코드를 보시면 빠르게 볼 수 있습니다.