분석시각화 대회 코드 공유 게시물은
내용 확인 후
좋아요(투표) 가능합니다.
(private 2위) 앙상블 모델, scikit-optimize를 통한 최적화
scikit-learn의 모델들을 앙상블한 모델을 최종 예측에 사용했고, scikit-optimize를 통해 최적화하였습니다.
bayesian optimization을 지원하는 파이썬 패키지들로 bayesian-optimization, hyperopt, optuna 등이 있지만, 여러분도 scikit-optimize를 써보시면 좋을 것 같습니다. 쓰기에 정말 편합니다. (https://scikit-optimize.github.io/stable/)
피처 엔지니어링은 동화책님의 코드(https://dacon.io/competitions/official/235869/codeshare/4304?page=2&dtype=recent)를 참고했습니다.
DACON Co.,Ltd | CEO Kookjin Kim | 699-81-01021
Mail-order-sales Registration Number: 2021-서울영등포-1704
Business Providing Employment Information Number: J1204020250004
#901, Eunhaeng-ro 3, Yeongdeungpo-gu, Seoul 07237
E-mail dacon@dacon.io |
Tel. 070-4102-0545
Copyright ⓒ DACON Inc. All rights reserved
RadiusNeighborsRegressor를 처음 알게되었네요... scikit-optimize도 나중에 꼭 한번 써봐야겠네요.
코드 잘봤습니다! 감사합니다~