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[Private: 3.57759] 다른 방법 Linear Regression()

맨사설

2023.06.09 13:42 1,936 조회 language

안녕하세요~

대략적인 분석 방향
⁠
⁠1. Train 데이터에서 User-ID(고객) & Book-ID(도서)별 평균 Book-Rating(평점)을 구한 컬럼 추가
⁠
⁠2. 2개 추가된 컬럼으로 LinearRegression() 회귀 모델을 사용하여 Book-Rating(평점) 예측
⁠⇒ 평균 RMSE 2.74가 나옴(대회 1등 RMSE가 3.02인것을 감안했을때 매우 우수하다고 판단)
⁠
⁠3. Train에서의 User-ID와 Book-ID별 평균 Book-Rating(평점) 컬럼을 Test 데이터에 User-ID와 Book-ID별로 Merge
⁠
⁠4. Merge된 User-ID와 Book-ID별 Book-Rating(평점) 평균으로 Test데이터의 Book-Rating(평점) 예측
⁠⇒ Train에는 없는 Test의 User-ID와 Book-ID는 나이, 사는 지역, 저자, 출판사, 출판년도별 평점 데이터를 통해 각각 예측하여 null값 대체
으로 분석해봤습니다.

https://wijun.tistory.com
에 다양한 분석과 자료 있어요 놀러오세요~ㅎㅎ

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