웹 로그 기반 조회수 예측 해커톤

제가 만든 코드가 이렇게 가도 되는 건지 잘 모르겠네요...
피드백 주시면 너무 감사하겠습니다!!

<모델 전체 요약>
* 모델을 생성하고 실험하는 과정에서 후진 소거법을 사용해 보았지만, 제거를 하지 않았을 때가 가장 좋은 성능을 보여주어, train과 test 데이터에서 seesionID와 userID열만 삭제 하였습니다.
* 결측치를 채울때는 그 결측치도 전부 하나의 의미가 있다고 생각하여 또 다른 문자열로 추가하였습니다.
* 여러 파생변수를 생성한 이후에 자체적으로 실험 하였고 그중에 최고의 성능을 보여주었던 하나의 feature를 생성하였습니다.
* label encdoing은 baseline 코드를 참고하여 만들었습니다.
* one hot encoding도 진행 해보았지만 오히려 성능이 안 좋아 져서, 하지 않기로 했습니다.
* XGB, LGBM, GradientBoosting, HistGradientBoosting, Catboost 모델들로 각각 회귀를 진행하고 이를 VotingRegressor로 최종 결과물을 만들었습니다.
* HistGB와 Catboost의 columns 에는 기존 데이터에 범주형 데이터를 사용하였습니다.
* 각각의 하이퍼파라미터는 Optuna를 사용해서 도출했습니다.
* 다른 여러가지 모델과 함께 다양한 학습을 통한 실험을 해본 뒤, 최적의 결과물을 찾아내었습니다.