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HGB + TargetEncoding + Clipping [Private 52th]

공동작성자

stroke

2023.10.30 13:52 2,111 Views language

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참가하신 모든 분들 정말 고생 많으셨습니다.😀

1. 주요 모델은 HistGradientBoosting Model 입니다.
2. Label Encoding -> TargetEncoding으로 MAE가 비약적으로 감소하였습니다.
3. 여러가지 특징을 생성해보았습니다.
4. OPTUNA를 사용하여 튜닝을 진행했습니다.
5. Clipping으로 예측값이 음수인 값은 0으로 두었습니다.

피드백 환영입니다! 감사합니다.

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서민기

2023.10.30 14:04

다들 고생 많으셨습니다 !!

뭐행

2023.10.30 15:19

Target encoding 기법 사용시 CI_HOUR가 약 400 (95percentile) 이하인 친구들에게는 MAE가 30까지 내려갔는데
CI_HOUR가 1000~2000시간 인 친구들을 예측하기가 쉽지 않더군요 ㅠ ㅠ

백남진

2023.10.30 21:54

후 쉽지 않네요

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