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공동작성자
이관수 강사님께 3달가량 머신러닝과 딥러닝을 배운 뒤 처음으로 도전한 대회에서 큰 성과를 내어 상당히 기쁩니다. 저희의 성과에 함께 진심으로 기뻐해주시고, 많은 응원해주셔서 정말 감사하게 생각하고 있습니다. 다시한번 이 자리를 빌어 감사의 말씀 드리고 싶습니다.
더 많은 시도를 해보고자 했지만, 제출횟수의 제한으로 더 많이 시도해보지 못한 것에 다소 아쉬움이 남습니다. 하지만, 경쟁을 통해 더 많이 배우고, 성장할 수 있는 기회가 된 것 같습니다. 좋은 기회를 제공해주신 데이콘과 한국에너지공단에 감사의 말씀드립니다.
[Environment]
Google Colab
OS : Linux-5.15.109+-x86_64-with-glibc2.35
[Library]
numpy_version: 1.23.5
pandas_version: 1.5.3
sklearn_version: 1.2.2
xgboost_version: 1.7.6
lightgbm_version: 4.0.0
catboost_version: 1.2.1
4개의 파일을 합치다보니 한번에 실행하면 다소 시간이 오래걸릴 수 있습니다. 깃허브에 개별 파일을 업로드 해놓았으니 참고하시면 될 것 같습니다.
Github link : https://github.com/Dacon-to-the-mars/Dacon_Power_usage_prediction_competition
동일한 이유로 학습된 모델을 공유해드립니다.
81번 실험 모델 : https://drive.google.com/drive/folders/1ZvE2xvk5RcczupyEiznXCPcDoZNzL4P-?usp=sharing
73번 실험 모델: https://drive.google.com/drive/folders/191Mgc53_PBmqMKtCxg-CHFcAKOYcv68R?usp=sharing
67번 실험 모델 : https://drive.google.com/drive/folders/1hTohQPhuQk5_HsR9yQIzV8McjnGhRHmK?usp=sharing
안녕하세요. 모델들의 하이퍼파라미터의 경우 FLAML를 통해서 하이퍼파라미터 튜닝을 진행하고 이후에 일부분 실험을 통해 직접 튜닝해주었습니다.
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안녕하세요 코드 잘보고 있습니다 81번 67번 등 각 번호는 어떤 의미를 가지고 있나요? K-FOLD 처럼 여러 데이터셋을 형성후 선택한것인가요?
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안녕하세요 코드 잘 봤습니다. 학습 시 모델들의 파라미터는 어떻게 설정하신 건가요?