손동작 분류 AI 해커톤

세 번째 코드 공유로 찾아왔습니다. 직접 만든 LGB, XGB, CNN으로 10위권 안에 들었으며, lastdefiance20님의 RCNN까지 Ensemble하여 순위가 소폭 상승하였습니다. 재미있는 대회를 만들어주신 데이콘, 그리고 양질의 코드를 공유해주신 참가자 여러분들께 감사합니다.

프로세스
LGB, XGB, CNN HP Tuning (5 fold) > LGB, XGB, CNN Training (15 fold) > XGB Stacking HP Tuning (5 fold) > XGB Stacking Training (15 fold)  > Blending

점수가 높게 나온 이유 분석
1. Optuna를 이용한 각 모델별 하이퍼파라미터 튜닝입니다. 제가 이전에 공유해드린 코드를 분석하시고, 적절히 사용하셨으면 점수가 눈에 띄게 상승하셨을 겁니다. 
모델 별 최적의 하이퍼파라미터는 예측의 중요한 요소 중 하나라고 생각합니다.
https://dacon.io/competitions/official/235876/codeshare/4666?page=2&dtype=recent
2. Stacking, Blending을 통해 각 모델의 장점들을 적절히 취합하였습니다.