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[Private 49위] Knowledge Distillation + PCA + Clustering
비록 순위가 높은 편은 아니지만.. 제 코드를 바탕으로 다른 대회에서 더 좋은 성과를 이루시길 바라며 올립니다.
1. 데이터 불러오기
2. 데이터 전처리
- KNNImputer를 이용해 Train Data 결측값을 대체했습니다.
3. Feature Engineering
- PCA를 이용해 약 17개의 변수를 약 9개로 축소했습니다.
- Clustering을 했고, Clustering 결과를 새로운 변수로 이용했습니다.
4. Knowledge Distillation
- 베이스라인 모델에 레이어 몇 개 추가했습니다.ㅎㅎ
**비전공자라서 틀린 부분이 있을 수도 있습니다!!**
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