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제출

[Private 2위] catboost + optuna

DM_MSI

공동작성자

2023.04.01 18:30 2,984 조회 language

Time 변수를 활용해서 5~6개의 파생변수를 만들었고, 마지막은 CatboostRegressor와 CatboostClassifier를 활용하여 각각 예측하고,
비교한 후에 제품의 Spec에서 많이 벗어난 레이블을 변경하여 제출했습니다.
Regressor는 Optuna를 적용했고, Classifier 같은 경우에는 Optuna를 적용했을 때 시간이 오래 걸려서 단순 Classifier로 진행했습니다.
그리고 Overfitting을 막고자 Stratified K-fold(K=10)를 진행했습니다.

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