해외 부동산 월세 예측 AI 해커톤

알고리즘 | 정형 | 회귀 | 경제 | MAE

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[Private 2위] AutoML + 간단한 전처리 + log변환

puzzle

2022.12.28 17:21 2,040 Views language

EDA와 원핫인코딩은 baseline 부분을 참고했습니다.

EDA를 해보니 양적변수들이 왼쪽으로 많이 치우쳐 있어 로그변환이 필요하다고 생각이 들었고,
질적변수 중 'suburbName' 변수에서 North Delhi, Delhi North, West Delhi, Delhi West가 같은 단어인데 다르게 표현돼서
North Delhi -> Delhi North로 West Delhi -> Delhi West로 변수명을 바꿔주니 MAE값이 낮게 나왔습니다.(위경도 값을 비교해보니 비슷해서 같은 지역이라 판단)

로그변환과 변수명을 조정한 후 mljar의 AutoML을 이용하여 부동산 월세를 예측하는 모델링을 진행했습니다.

감사합니다.

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