전복 나이 예측 AI 해커톤

정형 | NMAE

Prize : 참가시 최소 50 XP, 특별상 데이콘 후드
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Practice

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Submission

Optuna + 5-fold (public 0.1493)

비회원

2022.03.25 01:35 2,181 Views language

전처리로는 원핫인코딩과 스케일링을 진행하고 다른 처리는 하지 않았습니다.

optuna를 사용하여 하이퍼파라미터 최적화를 진행하였고 LGBM, XGB, RF모델을 앙상블(fold, voting, stacking)하였습니다.
제출 성능은 fold앙상블 모델의 성능이 가장 좋았습니다.(0.1493)
fold 학습 코드는 '지우개'님의 코드를 참조하였습니다. 공유 감사드립니다.

특성 조합을 통해 파생 변수를 만들거나 더 다양한 전처리 방법을 이용하면 더 개선될 것 같습니다.

Code