감귤 착과량 예측 AI 경진대회

안녕하세요 lastdefiance20입니다.

대충 시계열 + 정형이라고 생각하고 풀어보았는데, 뭔가 추가 feature을 만드는 것만으로 성능이 안늘어서 시계열의 특성까지 고려하는 모델로 저는 시도해보았습니다.

성능이 오르지 않아서 왜 안오르지 생각했었는데, Auto ML 성능이 확실히 뛰어나네요...

또한 데이터의 문제인지, 모델이 골고루 예측하지 않는 모습을 보여서 개선하려고 시도해보았지만 실패했습니다. (아마 이를 개선하면 더욱 성능이 오를 것으로 보입니다.)
histplot을 보면 train data는 고른 분포에 비해, submission을 보면 50, 150 등의 평균값들로 대부분 예측해서 삐죽한 모습을 보입니다.

multi modal network를 짤때 아래의 자료를 참고하였습니다.

 https://github.com/leriomaggio/deep-learning-keras-tensorflow

이 repository의 8.Extra 폴더에 들어있는 8.2 Multi-Modal Networks.ipynb 파일입니다.