제주 신용카드 빅데이터 경진대회

rmse score와 dacon score가 비례한다는 사실을 알아냈습니다.
lgbm 모델로 가신다면 사전에 rmse score를 체크함으로써 submit 횟수를 아낄 수 있을 것이라고 예상됩니다.

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얼마전 kaggle에서 5년간의 데이터를 사용하여 추후 한달 마트 수익을 예측하는 'm5' 대회를 진행했었는데,
많은 참가자들이 submission score 에만 집중한 나머지 오버피팅으로 인해 최종 결과에서 엄청난 shake up이 발생했습니다.

이 대회는 4월까지의 데이터로 7월을 예측하는 대회이기 때문에, 더욱더 오버피팅의 위험성이 큽니다.
따라서 최종 submission score이 높은 모델보다 벨런스 있는 모델을 구축하는 것이 중요하고 생각합니다.