DASCHOOL Discount Returns!
분석시각화 대회 코드 공유 게시물은
내용 확인 후
좋아요(투표) 가능합니다.
[private:0.96508, 4th] model ensemble
안녕하세요, harrykim 입니다.
제공된 baseline 코드를 기반으로 전처리 기법 등을 통한 feature variation과, pyod 에서 제공하는 모델들의 ensemble을 활용하여 실험을 진행하였습니다.
모두 수고 많으셨습니다.
pyod 의 경우 역시 일반적인 모델간 ensemble 은 그리 성능이 좋지 않았으며, 경험 상으로는 GNN 기반의 최신 모델 (LUNAR) 의 기여가 상당히 컸던 것 같습니다.
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
저는 Pycaret으로 ensemble voting을 했었는데.. 이정도의 예측 정확도가 안 나오더군요. 전처리의 중요성을 느끼네요.