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    XGBoost + LightGBM + CatBoost (Soft Voting Ensemble)

    민트스파게티
    2025.05.25 10:28 1,760 조회 language
    comments 1

    1. 라이브러리 로딩 및 환경 정보
    2. 데이터 로딩
    3. 전처리: 범주형 인코딩
    4. 중요도 시각화 전용 모델 학습
    5. Feature Importance 시각화
    6. 중요도 낮은 feature 제거 후 재정의
    7. 모델 학습 (앙상블: XGB + LGBM + CatBoost)
    8. Threshold 최적화
    9. 테스트셋 예측 및 제출 저장

    코드
    댓글 1개
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    도비콘
    2025.05.25 11:09

    민트스파게티
    주말에도 수고하셨습니다.~
    도비콘 드림.

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