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[Private 3위 정새] XGBoost, Optuna, Class weight

2023.05.29 12:14 1,417 조회 language

특성 공학, 특성 제거, 숫자형 특성 범주형 변환 등 여러 전처리를 적용해보았지만, 아무 전처리도 진행하지 않는 것이 가장 성능이 좋았습니다.

또한 AutoML을 활용했을 때, 일정 수준 이상의 성능은 도달할 수 있었지만, 결국 좋은 성능을 내려면 Optuna를 활용해야했습니다.

코드 자체가 매우 간단하니, 실제 코드를 보시는게 더욱 빠르게 이해하실 수 있으실 것 같습니다.

감사합니다.

코드
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비스퀘어
2023.05.29 15:52

수상 축하드립니다! 고생하셨습니다.

정새
2023.06.02 10:48

감사합니다!!

설빙더아이스
2023.05.30 09:25

수상 축하드립니다!

정새
2023.06.02 10:48

감사합니다!!

suinsuin
2023.05.31 17:21

튜닝은 얼마정도 걸렸나요?

정새
2023.06.02 10:50

n_estimators에 따라 optuna 시간의 차이가 극심했습니다..

optuna 자체도 거의 12시간 이상은 탐색이 필요했고, optuna에서 구해진 파라미터로 학습을 진행했을 때도 높은 estimators를 갖는 파라미터들은 거의 8시간씩은 걸린 것 같습니다..

suinsuin
2023.06.02 10:57

헉 엄청 오래걸리셨군요.. 수고하셨습니다!!!