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Adversarial Validation
캐글에서 자주 활용되는 adversarial validation을 한 번 적용 해봤습니다.
train과 test셋의 분포가 거의 동일할 것이라고 생각했는데 결과가 이를 뒷받침 해주는 것 같습니다.
이미지 첨부가 안되니까 너무 불편하네요.. auc 값은 0.53 정도 나옵니다.
참조 - https://www.kaggle.com/tunguz/elo-adversarial-validation
0.5가 랜덤으로 예측했다는 뜻이니 맞습니다
위처럼 해주시면 복사 붙여 넣기가 편할것 같은데요. 불편하신가 봅니다.
ipynb 쥬피터 셀 실행 결과물 까지 올릴 수 있습니다. 다만 2mb 이하만 가능합니다. 감사합니다.
셀 실행 결과물은 어떻게 올릴 수 있는지요?
셀 실행 결과물은 output이 있는 ipynb 파일을 그대로 올리시면 됩니다.
ipynb output에 그림이 첨부되 있는 경우 그림이 함께 올라갑니다.
예) https://dacon.io/competitions/official/235554/codeshare/581
캐글에서 실행한 노트북 파일을 그대로 첨부했던것 같은데 이런 경우에는 적용이 안되기도 하나요?
그렇지는 않습니다. 캐글에서 실행한 노트북 파일도 output이 있으면 output이 함께 올라갑니다.
이 경우 첫 번째 셀에 In [12] 로 되어 있고 그 다음 셀 부터는 In []으로 되어 있는 것으로 보아
첫 번째 셀이 12번째로 실행 되었고 그 다음 셀부터는 실행이 안된 것 같습니다.
아직은 노트북을 실행하는 기능이 없고 output이 있는 경우 output을 보여주는 형식이라 이렇게 보이는 것 같습니다.
전체 실행 된 결과파일을 올리시면 gc.collect() 의 실행 결과가 출력된 것을 확인하실 수 있을 것 입니다.
소중한 자료 감사드립니다.
답변 감사합니다.
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0.5 에 가까울수록 train 과 test의 데이터가 비슷한 것이겠죠 ?