[충남대학교] 센서 활용 온도 예측 AI 경진대회

코드 공유에 있는 다양한 데이터 변환을 보고 다양한 조합으로 모델을 실행해 본 결과 H로만 x데이터로 사용했을때 mae가 가장 낮았습니다.
모델은 xgb와 gbm, catboost 모델을 하이퍼 파라미터를 설정하지 않고 실행했을때 gbm모델이 가장 높게 나왔습니다.
xgb모델은 grid를 사용하여 최적의 하이퍼 파라미터를 찾아봤고 이후 gbm은 실행시간이 오래 걸려 직접 하이퍼파라미터를 찾아 모델을 실행했습니다
두 모델이 비슷한 결과가 나왔지만 다양하게 변환된 데이터에 대해 전반적으로 gbm 모델이 높게 나와 gbm 모델을 선정했습니다.
(그래프 생략)