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Private 3.0852 - XGBoost

공동작성자

stroke
2022.11.17 22:35 936 조회 language

안녕하세요 쥬혁이 팀입니다.

저희는 단일 모델 XGBoost를 사용하였습니다.
스태킹 앙상블 등 다양한 기법들을 시도하여 성능을 최대한으로 끌어올려보려 했지만
Data-Leakage에 위반이 되지 않는 것이 더 중요하다 생각이 들어 마지막 시간은 코드 점검에만 시간을 쏟았습니다.

다양한 모델링 기법을 제대로 해보지 않았기 때문에 성능 향상 가능성이 높은 코드라 생각합니다.

마찬가지로 Data-Leakage에 위험하다 생각되는 코드들은 마지막에 모두 삭제하였으며 최종 제출 점수도 가장 높은 PB Score가 아닌 위험하다 생각한 피처들을 모두 삭제하고 학습, 예측한 안전한 PB Score로 제출 하여 Public Score 2등에서 Private Score 4등으로 마무리하였습니다.

외부 데이터는 2022년 8월 이전 데이터를 사용하였습니다.
외부 데이터 : https://drive.google.com/drive/folders/1usBhVxC1jv9RJgqZ57M7nbWwPi3YWznC?usp=sharing


EDA와 다양한 접근법은 깃허브 참고해 주시면 감사하겠습니다.
https://github.com/Myungbin/Jeju-Traffic-Prediction  (팀원, likeeeeee 님 깃허브)

PDF
코드
쥬혁이
2022.11.18 01:57

추가적으로 GPU 차이로 성능차이가 조금 나는것으로 보입니다. 본 결과는 RTX 3060 으로 구현한 결과입니다 

Ski
2022.11.23 11:53

GPU test결과 입니다.
Nvidia Geforce RTX 2060 - 3.0856481368
Nvidia Geforce RTX 3060 - 3.0852066768
Nvidia Geforce RTX 3090 - 3.0852066768

짱이언니
2022.11.25 13:02

파라미터 튜닝은 어떻게 진행하셨나요?

Myungbin
2022.11.25 22:45

optuna로 진행하였습니다.

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