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메타데이터 어떻게 연결해서 활용하셨는지 여쭤봐도 될까요?

혹시 메타 데이터에도 똑같이 min-max scaling을 따로 적용하셨을까요?? 

메타데이터는 그냥 기존 판매량 데이터에 쌓았습니다.
메타데이터에도 min-max scaling을 적용했을 때, 성능이 약간 증가하더라구요.

감사합니다!

혹시 메타데이터를 쌓을 때, encode_info에 넣나요? 아니면 sales_data에 넣나요?? 
sales_data를 슬라이싱하기때문에 판매량 데이터만 거기에 넣고 메타 데이터 활용 파생변수는 encode_info에 넣었는데 성능이 떨어지더라구요. 제가 잘못 접근하고있는걸까요?

메타데이터는 encode_info에 넣는 것이 맞습니다.
데이터를 추가했는데 성능이 떨어지는 것은, 모델의 복잡도가 너무 높아 과적합 현상이 발생한 것으로 보이네요

2022-01-01_x와 2022-01-01_y를 한 쌍으로 불러와서 메타데이터를 처리하려면 어떤 방법으로 처리해야 되는지 여쭤봐도 될까요??ㅠ

iiioo24님이 토크 게시판에 올린 내용을 바탕으로 답변해 드리자면....
전체적으로 이해가 되지 않는 코드 입니다.
for문을 작성하면서 i와 j를 선언했으면서, 왜 for 문 안의 리스트에서 다시 i와 j를 선언했는지...?
또한, for문에 range 밖에 len()을 삽입하였는지...?(원래는 range(len(col_list))로 선언해야 합니다)

답변 감사합니다! 복잡도를 줄이는 쪽으로 접근해보겠습니다. 마지막까지 대회 건승하시길바랍니다.