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fast _knn 모델을 이용한 결측치 학습/처리
결측치 처리를 위해 제시된 방법인 'CO'의 평균을 이용하는 것 대신에
모델 학습을 사용하여 결측치를 채웠습니다.
리더보드 점수 0.38xxxx에서 0.33xxxx로 상승하는 효과가 있었습니다.
하지만 XGboost의 optuna를 사용하기 전에 적용한 것이라
이미 optuna를 사용하고 나름대로 점수를 올리신 분들에게는 긍정적 영향이 있을지는 잘 모르겠습니다.
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impyute 라는게 있는지 몰랐네요 ㅎㅎ 효과가 좋네요!