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[LB : 0.42862] tensorflow Dense Model 예제
FastAI에서 사용하는 모델을 활용했습니다.
대회에서 추가로 제공한 데이터를 merge하였습니다.
딥러닝 방법은 생각도 못했는데 감사합니다!
왜 저는 모델의 학습 중에 NaN(Not a Number)으로 표시되는 손실 값이 발생할까요 ㅠㅠ 그대로 사용해봤는데
예측값이 음수가 되면 Nan값이 표시됩니다.
아래와 같이 함수를 변경하시면 됩니다.
def rmsle(y_true, y_pred):
y_true = tf.maximum(tf.cast(y_true, tf.float32), 0)
y_pred = tf.maximum(tf.cast(y_pred, tf.float32), 0)
squared_error = tf.square(tf.math.log1p(y_pred) - tf.math.log1p(y_true))
return tf.sqrt(tf.reduce_mean(squared_error))
헉! 정말감사합니다!
진짜...최고입니다.. 감사합니다!
안녕하세요, 예제 공유 감사드립니다.
다른 대회에 이 예제를 활용한 코드를 공유하여도 될까요?
넵 가능합니다
안녕하세요! 코드 참고해서 데이터 Merge하고 def seed_everything 사용해서 딥러닝 돌리는 부분까지 참고하였습니다! 다만, 깊게 들어가면 다 몇몇 부분에서 제 개인적인 의견을 반영하여서 코드를 수정하였습니다!
최종 코드를 코드 공유 페이지에 새롭게 올리려고하는데 '희원님' reference 추가해서 코드 공유 페이지에 글을 올려도 되는지 여쭤보고싶습니다!
희원님, 코드 참고해서 코드 공유에 글 올렸습니다!
https://dacon.io/competitions/official/236193/codeshare/9457
주차장 데이터를 사용하실 때, 급지구분 칼럼의 처리를 어떻게 하셨는지 이해가 안가서 🥺 혹시 설명 부탁드려도 될까요 ?
pd.get_dummies를 사용하시면, [급지구분]을 one-hot encoding합니다.
또한 column 명도 급지구분의 요소에 따라, 급지구분_a, 급지구분_b, 급지구분_c .... 처럼 됩니다.
그러면 급지구분 one-hot encoding 후에 주소를 기준으로 개수를 세신걸까요?
get_dummies 내부가 어떻게 동작하는지 몰라서, 그 부분은 잘 모르겠습니다.
알겠습니다 😊 답변 감사합니다 !
네,,, 저도 dummies 결과가 Count 세면서 사라지는 것을 유심히 봤었습니다. (결론적으로, Test에는 dummies 사용할 일이 읍음)
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