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    HGB + TargetEncoding + Clipping [Private 52th]

    백남진

    공동작성자

    stroke
    2023.10.30 13:52 2,242 조회 language
    comments 3

    참가하신 모든 분들 정말 고생 많으셨습니다.😀

    1. 주요 모델은 HistGradientBoosting Model 입니다.
    2. Label Encoding -> TargetEncoding으로 MAE가 비약적으로 감소하였습니다.
    3. 여러가지 특징을 생성해보았습니다.
    4. OPTUNA를 사용하여 튜닝을 진행했습니다.
    5. Clipping으로 예측값이 음수인 값은 0으로 두었습니다.

    피드백 환영입니다! 감사합니다.

    코드
    댓글 3개
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    서민기
    2023.10.30 14:04

    다들 고생 많으셨습니다 !! 

    뭐행
    2023.10.30 15:19

    Target encoding 기법 사용시 CI_HOUR가 약 400 (95percentile) 이하인 친구들에게는 MAE가 30까지 내려갔는데
    CI_HOUR가 1000~2000시간 인 친구들을 예측하기가 쉽지 않더군요  ㅠ ㅠ  

    백남진
    2023.10.30 21:54

    후 쉽지 않네요

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