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    2022 AI 대학원 챌린지

    LG | 채용 | B-cell | Epitope | Classification | macro-f1

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    대회 cv - lb 성능에 관하여..

    Team
    2022.07.22 00:34 1,206 조회
    comments 6

    참여하고싶은데,, 시간이 없어 눈팅중인 1인입니다.

    모델 로컬 cv 성능과 lb (리더보드) 성능이 대체로 일치하시나요?

    f1 스코어가 굉장히 높네요..

    댓글 6개
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    0 / 1000
    안녕해요
    2022.07.22 10:54

    안녕하세요. 여러 번 제출 했을 때 대체적으로 cv성능과 리더보드 성능이 일치했습니다!

    Team
    2022.07.22 11:36

    그렇군요 답변 감사합니다!

    안녕해요
    2022.07.22 11:40

    f1 스코어가 굉장히 높은 이유는 추후 코드 공유 드리겠습니다!!

    섭섭한틀니
    2022.07.25 15:01

    삭제된 댓글입니다

    GDAI초호기
    2022.07.22 20:37

    리더보드 성능은 비슷하게 나옵니다. 그런데 저는 베이스라인 수준에 계속 머무네요... 힌트 좀 주세요 ㅠㅠ

    안녕해요
    2022.07.26 15:07

    토크 게시판을 확인하시면 f1 스코어가 굉장히 높은 이유가 공개되었습니다. 
    제공된 데이터의 Number of Tested, Number of Responses column이 거의 정답과 가까운 정보를 주어서 현재 리더보드와 같은 결과가 나왔습니다.
    위 데이터를 사용하지 않고 epitope, antigen만 사용하면 좋은 f1 스코어가 나오지는 않습니다.

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