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항공사 고객 만족도 예측 AI 해커톤

정형 | Accuracy

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[Baseline] 1. Logistic Regression 구현을 통한 데이터 분석

조회수 4,985

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3년 전

[Baseline] 1. Logistic Regression 구현을 통한 데이터 분석

4

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3년 전

[Baseline] 2. 의사결정나무와 베이지안 최적화

조회수 2,612

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3년 전

[Baseline] 2. 의사결정나무와 베이지안 최적화

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3년 전

[EDA]_데이터 분석 입문자를 위한 데이터 살펴보기

조회수 3,758

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3년 전

[EDA]_데이터 분석 입문자를 위한 데이터 살펴보기

2

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3년 전

첫 참가.. EDA / pycaret만 사용.. private 1위[0.949]

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2년 전

첫 참가.. EDA / pycaret만 사용.. private 1위[0.949]

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2년 전

Pycaret, LGBM을 활용한 예측 Baseline

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3년 전

Pycaret, LGBM을 활용한 예측 Baseline

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3년 전

첫 EDA / XGB+LGBM+CAT+ET softVoting / Private 2위 :)

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3년 전

첫 EDA / XGB+LGBM+CAT+ET softVoting / Private 2위 :)

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3년 전

RF, XGB, LGBM, CatBoost, Soft Voting

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3년 전

RF, XGB, LGBM, CatBoost, Soft Voting

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3년 전

보잘 것 없는 코드이지만,, 한번 공유해봅니다,, (Private 18위, 0.942)

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3년 전

보잘 것 없는 코드이지만,, 한번 공유해봅니다,, (Private 18위, 0.942)

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3년 전

마의 벽 9.4를 넘은 데이터 접근법 / XGB, LGBM, CAT, ET (0.942)

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3년 전

마의 벽 9.4를 넘은 데이터 접근법 / XGB, LGBM, CAT, ET (0.942)

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3년 전

각 Feature에 좀 더 신경써보자! 현재 점수 코드! [public : 0.938]

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3년 전

각 Feature에 좀 더 신경써보자! 현재 점수 코드! [public : 0.938]

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3년 전

쉽게 따라할 수 있는 항공 만족도 예측 경진대회 EDA(RF, Public: 0.921)

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3년 전

쉽게 따라할 수 있는 항공 만족도 예측 경진대회 EDA(RF, Public: 0.921)

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3년 전

딥러닝 Approach with Pytorch

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3년 전

딥러닝 Approach with Pytorch

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3년 전

Private 23위 (0.941) - CatBoost/ Light GBM/ TabNet

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3년 전

Private 23위 (0.941) - CatBoost/ Light GBM/ TabNet

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3년 전