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[Private 2등- 0.1211] PolynomialFeatures + 선형회귀분석/ rint이용
# 참고
PolynomialFeatures degree 2보다는 degree=3을 이용했을때 더욱 선형성을 잘 띄고 있음을 확인하였습니다.
PolynomialFeatures degree=3 을 이용하였을때 LinearRegression -> np rint 사용시 rmse가 기존 대비 0.1이상 감소,
'Weight_Status','Height(Remainder_Inches)','Height(Feet)' 변수 제거후 SelectKBest 로 최적의 변수선택으로 0.12까지 성능이 좋아졌습니다!~
Boosting 모델보다 LinearRegression이 좋을때가 꽤 있다고 했는데 이 데이터에 해당되는거 같아요!~
두분다 정수화가 답이 었군요 ㅎㅎㅎ
피처 선정한거라던지 3차로 한건 다 비슷한데 거기서 차이가 ㅎㅎㅎ
반올림이 이번대회에서는 중요했던 거 같아요!ㅎㅎ
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