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[Public 17위] AutoML + DNN Stacking
https://github.com/Ldoun/Dacon_Call
1. AutoML 적용
2. AutoML의 결과를 새로운 모델의 Input으로 사용
* oversampling, weighted loss, 코사인 유사도를 바탕으로 그래프 생성 후 -> GNN 등의 시도를 해보았지만 oversampling이나 weighted loss 없이 DNN을 적용하는 것이 Public 성능이 가장 잘 나왔습니다.
python -u main.py --stacking_file current_best_stacking_input_ --hidden 512 --n_layer 5 --learning_rate 1e-3
current_best_stacking_input_train.csv, current_best_stacking_input_test.csv -> automl 결과를 csv 형태로 변환한 파일입니다.
(https://drive.google.com/drive/folders/1r8TYvCPXc3Usn1ufLexpYcf2rGKYVRg1?usp=share_link, 해당 링크에서 다운 가능합니다)
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