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LOOCV + RandomForest & DecisionTree(PB : 0.17551)
한계에 봉착해 반포기 심정으로 공유합니다!
- KFold만으로는 적은 데이터 수를 활용하기 어려울 것 같아 LeaveOneOut으로 앙상블을 시도했습니다.
- species 정보를 활용하기 위해 sepal width, petal width 를 species 별로 평균을 구해 랭크 값으로 인코딩을 해주었습니다.
- 파생변수를 생성하고자 sepal length, petal length에 대해 각각 cos, sin 함수를 적용했습니다.
- RandomForest + DecisionTree의 예측 값을 산술평균 값으로 결합해서 최종 submission을 제출했습니다.
베이지안 최적화나 DNN, TabNet 등의 딥러닝 모델도 사용해보면 좋을 것 같네요ㅎㅎㅎ 큰 도움은 안되겠지만 측은한 감정이 드신다면 upvote 부탁드립니다^_^
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