Chuseok Gift Demand Forecasting AI Hackathon for Chuseok Celebration

전처리하면 오히려 성능이 떨어져서 안 했고,
mljar-supervised나 pycaret은 성능이 낮게 나와서 autogluon을 사용했습니다.
https://auto.gluon.ai/stable/api/autogluon.tabular.TabularPredictor.fit.html
참고해서 여러 파라미터 값을 만지면서 실험해봤는데
presets, time_limit, hyperparameter_tune_kwargs, num_bag_folds, num_stack_levels, refit_full
파라미터가 성능 향상에 도움이 되는 것을 발견했고, 이후 여러 조합을 시도하는 도중 좋은 결과가 나온 것 같습니다.