SW중심대학 공동 AI 경진대회 ❮예선❯

안녕하세요. 부적절한팀명 팀입니다.
Catboost로 모델을 구현하였습니다.

결측치는 0 또는 train 데이터의 평균값으로 치환했으며, 이상치는 familysize, age, testelapse, surveyelapse 기준으로 제거하였습니다.
feature 중 country는 이진변수로 변환하였고, introelapse, testelapse, surveyelapse는 drop 했습니다.
Catboost 학습 시 religion, orientation을 범주형 변수로 지정해 학습했습니다.
하이퍼파라미터 튜닝 후 cross validation 없이 train data 전체로 다시 학습하여 제출했습니다.

Public LB: 0.90164, Private LB: 0.89814 입니다.
모두 수고하셨습니다.