웹 로그 기반 조회수 예측 해커톤

알고리즘 | 정형 | 회귀 | 웹 로그 | RMSE

  • moneyIcon 상금 : 인증서
  • 639명 마감

 

[Private 9위] Catboost, XGB , Voting , Ensemble (feat.Optuna)

2024.03.07 01:07 355 조회 language

인코딩은  LabelEncoder,StandardScaler를 사용했습니다. Nan는 SimpleImputer를 사용해 most-frequent값으로 대체하였고 
예측모델은 Catboost ,XGB 모델만 사용해 Optuna로 최적 파라미터들을 설정하여 예측을 수행하였고 Catboost 성능이 좋아 기본적으로 Catboost를 기반으로 제출했습니다. 최종은 Catboost와 XGB를 8대2 비율로 예측값을 계산하는 것이 Public점수가 잘 나왔습니다.
다른 분들도 공감하셨듯이 test데이터와 train데이터 간 간극이 다소 있어서 Public점수로 조정하다보니 진행하면서 어려운 점이 있던 것 같습니다.
다른 모델들도 적용해보고 했어야하는데 시간 여유가 없었어서 그게 조금 아쉬운 것 같아요 다음에는 여러 모델들이랑 비교해보면서 진행할 예정입니다.
다들 수고하셨습니다. 감사합니다.

코드