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Iris 너비 예측 AI 해커톤

알고리즘 | 정형 | 회귀 | 과학 | MAE

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[Baseline] 1. 누구나 할 수 있는 데이터 분석 & 예측

조회수 5,872

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3년 전

[Baseline] 1. 누구나 할 수 있는 데이터 분석 & 예측

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3년 전

[Baseline] 2. Normal equation을 이용한 너비예측

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3년 전

[Baseline] 2. Normal equation을 이용한 너비예측

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3년 전

[EDA] 누구나 할 수 있는 EDA

조회수 4,094

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3년 전

[EDA] 누구나 할 수 있는 EDA

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3년 전

sklearn 소프트맥스로 분류 및 이진, 다중, 결정트리 예측

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3년 전

sklearn 소프트맥스로 분류 및 이진, 다중, 결정트리 예측

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3년 전

iris 데이터셋을 이용한 시각화 (feat.seaborn, pandas plot)

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3년 전

iris 데이터셋을 이용한 시각화 (feat.seaborn, pandas plot)

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3년 전

[Baseline] LazyRegressor를 사용해보자!

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3년 전

[Baseline] LazyRegressor를 사용해보자!

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3년 전

대동, Private 1위, 점수:0.1592, linear regression + RF

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3년 전

대동, Private 1위, 점수:0.1592, linear regression + RF

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3년 전

초보 데이터 분석가로 살아남기 (Private 5위, MAE : 0.1672, SVM)

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3년 전

초보 데이터 분석가로 살아남기 (Private 5위, MAE : 0.1672, SVM)

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3년 전

Private 13th(LB : 0.17286) / DNN + 4 ML models

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3년 전

Private 13th(LB : 0.17286) / DNN + 4 ML models

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3년 전

iris 꽃받침/ 꽃잎 너비 예측 모델 (결과 : 0.16896)

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3년 전

iris 꽃받침/ 꽃잎 너비 예측 모델 (결과 : 0.16896)

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3년 전

데이터 분석 과정 정리 ( Public : 0.16557, RandomForest )

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3년 전

데이터 분석 과정 정리 ( Public : 0.16557, RandomForest )

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3년 전

[baseLine] 학습 데이터가 적을 땐, K-fold를 적용! [성능: 0.1774]

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3년 전

[baseLine] 학습 데이터가 적을 땐, K-fold를 적용! [성능: 0.1774]

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3년 전

Imbalanced data처리, 단순한 Augmentation

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3년 전

Imbalanced data처리, 단순한 Augmentation

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3년 전