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모델링의 적정성 기준 관련하여 문의드립니다.
안녕하세요. 지난 한 달 public 기간동안 고생 많으셨습니다.
많은 분들이 공유해주신 코드들을 하나하나 살펴보다 문득 대회 규칙과 관련하여 궁금한 내용이 생겨 문의드립니다.
본 대회 규칙(https://dacon.io/competitions/official/236117/overview/rules)의 내용에서 "2.평가 항목 및 프로세스" 밑에 아래와 같이 명시 되어 있습니다.
* 모델링의 적정성을 갖추지 못한 경우 심사에서 제외(예시: 예견편향성 등)
- 예견편향성: 예측을 진행할 당시 가용하지 않은 데이터를 가지고 예측을 진행해 예측력이 높아지는 편향
- 예측력이 없는 방법으로 결과물을 제작할 경우 모델링의 적정성을 갖추지 못한 것으로 간주함
여기서 예측력이 없는 방법의 명확한 기준이 궁금합니다.
꼭 제출물 생성과정에 [모델학습, 모델평가, 예측 등] 프로세스가 들어가야만 예측력이 존재하는 모델로 인정을 해주시는 것일까요?
답변부탁드립니다.
명쾌한 답변 감사합니다!
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안녕하세요, 갈비찜사이언스 님
모델을 통한 예측을 제외하고도,
타당한 논리를 바탕으로 진행한 예측도 예측력이 있는 방법으로 간주합니다.
예측력이 없는 방법은 무작위로 순위를 부여하는 등이 있습니다.
감사합니다.