분석시각화 대회 코드 공유 게시물은
내용 확인 후
좋아요(투표) 가능합니다.
[Private 2위] CatBoost + optuna
- 데이터 전처리는 레이블 인코딩만 진행했고, 타겟 변수 불균형 문제가 있어 클래스별 가중치를 적용해 모델 학습을 진행했습니다.
- 모델은 LightGBM과 CatBoost를 사용해봤는데 CatBoost가 조금 더 높게 나와서 최종 모델로 선택했습니다.
- 하이퍼 파라미터 튜닝은 optuna를 사용했고, 코랩 환경에서 진행했습니다.
감사합니다.
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