주차수요 예측 AI 경진대회

알고리즘 | 정형 | 회귀 | 교통 | MAE

Prize : 총 1,300만원
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머신러닝 접근 Basic (Feature ~ Pycaret, CatBoost)

Jay Hong

2021.07.22 14:13 13,688 Views language

안녕하세요 :)

오랜만에 Code Share 합니다.

대회 기간이 얼마 남지는 않았지만, 이 가이드라인을 통해서 도움이 되었으면 좋겠습니다.

맨 마지막에 "5. Modeling with Catboost"는, Pycaret에서 나타난 좋은 모델이 "catboost"였기 때문입니다.
catboost 이외에도 다른 데이터를 사용해보시면 좋겠죠?

+ Stratified K-Fold를 Regression에서 사용하는 방법도 숨겨두었으니, 찾아보세요~

++ Catboost 제출 성능은 Public 기준으로 97.99441점입니다. 횟수 아끼세요 ㅎㅎ

+++ 5번의 이름이 잘못 들어갔네요.. Gradient Boosting이 아닌 Catboost가 맞습니다

파이팅!

Code