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[Baseline] Parquet 변환과 Random Forest Classifier
안녕하세요. 데이콘입니다.
이번 대회는 LogLoss를 통해 모델의 성능을 평가하기에,
predict가 아닌 predict_proba를 이용해서 추론을 진행했습니다.
데이콘 베이스라인은 모든 참가자의 '제출'을 목표로 합니다.
해당 내용에 관한 질문은 [토크] 게시판에 게시해 주세요.
베이스라인이 여러분만의 고도화된 모델 작성에 도움이 되면 좋겠습니다.
감사합니다.
데이콘 드림
안녕하세요, 이상민_ 님
해당 사항을 반영하여 코드를 수정하였습니다.
감사합니다.
항상 수고하십니다!
삭제된 댓글입니다
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해당 코드에 sample_submission의 정의가 아래의 과정 전에 정의 되어있지 않아
column_number = {}
for i, column in enumerate(sample_submission.columns):
column_number[column] = i
def to_number(x, dic):
return dic[x]
train.loc[:, 'Delay_num'] = train['Delay'].apply(lambda x: to_number(x, column_number))
print('Done.')
sample_submission = pd.read_csv('sample_submission.csv', index_col = 0)을
실행전에 불려와야지 문제없이 실행됩니다.