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RAI LAB 0.7311 코드 공유 (AAC 및 Peptide 클러스터링 피쳐 + 앙상블)
공동작성자
저희 팀 코드 공유합니다!
전체적인 접근은 molecular weight, hydrophobicity 등의 펩타이드 피쳐를 가지고 클러스터링 피쳐를 만들어 추가해보는 방식이었습니다.
모델은 RF, XGB, GB, LGBM, CAT 을 사용했고 Soft Voting 해서 결과 도출 했습니다.
+ feature importance plot 추가합니다.
column 6 (cluster 2) 가 가장 높게 나왔습니다.
column 0 ~ 3 는 각각 assay method technique, assay group, disease type, disease state 이고
column 4는 length feature,
column 5~6는 cluster1, cluster2 feature,
cloumn 7 ~ 26는 AAC feature 입니다.
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코드 공유 감사합니다. feature importance plot이 보이지 않아서 그런데 혹시 어떤 feature들의 importance가 높게 나왔는지 알 수 있을까요?