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※ F1 Threshold - 해빙 농도 15% (37.5)
※ F1 Score는 정답 해빙농도 5%~50% 사이 픽셀만 이용하여 계산
산식 코드
import numpy as np
def mae_score(true, pred):
score = np.mean(np.abs(true-pred))
return score
def f1_score(true, pred):
target = np.where((true>250*0.05)&(true<250*0.5))
true = true[target]
pred = pred[target]
true = np.where(true < 250*0.15, 0, 1)
pred = np.where(pred < 250*0.15, 0, 1)
right = np.sum(true * pred == 1)
precision = right / np.sum(true+1e-8)
recall = right / np.sum(pred+1e-8)
score = 2 * precision*recall/(precision+recall+1e-8)
return score
def mae_over_f1(true, pred):
mae = mae_score(true, pred)
f1 = f1_score(true, pred)
score = mae/(f1+1e-8)
return score
* 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가.
예시) Private 1위, Public 점수 :0.98, LGBM 모델
대회 시작
팀 병합 마감
2차 데이터 배포
대회 종료
최종 우승 후보 코드 제출 마감순위 발표
최종 순위 발표
※ F1 Threshold - 해빙 농도 15% (37.5)
※ F1 Score는 정답 해빙농도 5%~50% 사이 픽셀만 이용하여 계산
산식 코드
import numpy as np
def mae_score(true, pred):
score = np.mean(np.abs(true-pred))
return score
def f1_score(true, pred):
target = np.where((true>250*0.05)&(true<250*0.5))
true = true[target]
pred = pred[target]
true = np.where(true < 250*0.15, 0, 1)
pred = np.where(pred < 250*0.15, 0, 1)
right = np.sum(true * pred == 1)
precision = right / np.sum(true+1e-8)
recall = right / np.sum(pred+1e-8)
score = 2 * precision*recall/(precision+recall+1e-8)
return score
def mae_over_f1(true, pred):
mae = mae_score(true, pred)
f1 = f1_score(true, pred)
score = mae/(f1+1e-8)
return score
* 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가.
예시) Private 1위, Public 점수 :0.98, LGBM 모델
02.24
대회 시작04.07
팀 병합 마감04.07
2차 데이터 배포04.14
대회 종료04.21
최종 우승 후보 코드 제출 마감순위 발표04.26
최종 순위 발표
DACON Co.,Ltd | CEO Kookjin Kim | 699-81-01021
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