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Private 6위, Public 점수 :0.43211, 1DCNN+Transformer
안녕하세요. 국경원 요원 입니다.
#### 설명변수는 다음과 같이 생성하여 활용하였습니다.
- 각 변수에 대한 max,min,mean,std 집계를 하여 설명변수를 생성
- 각 변수에 기울기에 대한 mean , std ,sum 집계를 하여 설명변수를 생성
- 각 변수에 차분값을 계산하여 설명변수 생성
#### 모델링은 다음과 같이 구현하였습니다.
- 총 3개의 인풋을 받아 각각 다른 레이어층을 거쳐 에버리지 레이어를 통과후에 최종 예측값을 생성
- 2개의 인풋은 각각 CNN을 거쳐 트랜스포머 인코더 부분에 넣는 방식으로 구현
- 1개의 인풋은 별도의 간단한 히든레이어에 넣어서 학습
##### 데이터 증강
- DACON.Dobby님이 공유해주신 코드를 조금 수정하여 10개의 추가세트를 만들어 학습을 진행하였습니다.
부족한데 읽어주셔서 감사합니다~~
정리 잘 해주셔서 감사합니다.
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코드 잘봤습니다 감사합니다 :)