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[Public 1st] 고민할 시간이 없어서 AutoGluon

2023.03.27 14:40 3,388 조회 language

대회 데이터 셋에 따라 때로는 별로 안 건드리는게 더 좋은 경우도 있는데,  제 경우는 이번 대회가 그러했습니다.
p value 보면서 이런저런 feature 엔지니어링 및 여러 변환을 시도 해 봤는데, 검증 과정에서 유의미한 결과는 얻지 못했습니다. 
그닥 의미 있는 코드 공유 내용은 아니라 그냥 운이 좋았던 거 같습니다. 

테스트해 본 여러 모델이랑 AutoML 툴 중 AutoGluon이 점수가 가장 높았습니다.
AutoGluon의 자세한 내용은 해당 라이브러리의 페이지를 참고 해 주시기 바랍니다.
AutoGluon Document : https://auto.gluon.ai/stable/index.html

코드
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몽쉘통통
2023.03.27 14:56

seed에 유의미한 결과값이..1등을

분당장대양봉
2023.04.10 16:57

삭제된 댓글입니다

범범범즈
2023.03.27 15:35

이제부터 seed는 69... 메모...

Mark2do
2023.03.27 17:41

stack option, seed 차이로 0.2 이상이 나는군요! 잘 배워 갑니다.

이세의인공지능
2023.03.27 19:25

autoML과 환상의 기도메타 대전..!

분당장대양봉
2023.03.27 19:52

이번 데이터 셋은 더 그런거 같네요. 
그냥 운이 좋았단 말 밖에 할 말이 없습니다.

설빙더아이스
2023.03.27 20:58

혹시 새로운 feature를 만드는 feature engineering이나 standardscaling, oitlier 제거 혹은 누름, oversampling 등의 preprocessing을 하지 않는 것이 더 성능이 좋았나요?

분당장대양봉
2023.03.28 08:38

정확히 말씀드리면, 여러 모델과 AutoML 툴에서 말씀해주신 여러 방법을 시도했을 때, 성능이 조금씩 오르는 것을 확인했으나, 기본 데이터로 돌린 AutoGluon 보다 성능이 좋지 않았습니다. 

이세의인공지능
2023.03.30 08:09

mljar에선 feature engineering도 포함되어 있는걸 봤는데 autogluon은 어떤지 모르겠네요!

New.White.Star
2023.10.24 22:45

random seed 고정해줘서 코드 돌릴 때마다 당연히 같은 결과 값이 나오겠죠??