대구 교통사고 피해 예측 AI 경진대회

그 부분이 맞습니다! 위도 경도에 관하여 전처리한 파일이 있는데, 데이콘 측에서 아직 정확한 답변을 주지 않아서요 있는지 없는지에 따라서 점수 차이는 크게 없는걸로 알고 있습니다

답변주셔서 감사합니다!

아마 pandas버전이 달라서 object 변수들이 처리가 안되서 생긴 문제 같네요. 제가 작업한 환경은 pandas 1.5.3입니다

그렇습니다

그렇습니다. pycaret은 진행해보지 않았지만, autogluon에서는 좋은 결과를 얻지는 못했습니다. 처음에는 파라미터 없이 단일 모델의 결과를 확인하고, 파라미터 조정을 하며 과적합을 확인합니다. 그 이후에 앙상블을 할 모델들을 선별하고 좋은 성능을 낼 수 있도록 feature를 생성하고 제거하는 작업을 반복합니다.

감사합니다! 하나 더 배워갑니다!

저는 custom_metric을 사용하지 않고 RMSE 평가 산식을 사용하였습니다.. custom_metric을 사용하면 자꾸 오류가 생겨서 mae같은 다른 평가지표를 사용했을 때보다 RMSE가 가장 높게 나와서 평가산식으로 채택했습니다.

해당 이슈에 관련해서 저도 찾아본게 있는데 참고하시길 바라겠습니다.
https://github.com/mljar/mljar-supervised/issues/390

아침에 auto_ml의 repo를 찾아가며 제공해주신 url의 issue를 참고했었는데 저만 안되는게 아니라 작성자님도 안되었었군요.

답글 감사합니다

혹시 에러가 다음과 같았다면 예측 값이 음수가 나와 log에 대입할 수 없어서 발생하는 에러로 알고 있습니다.
ValueError: Mean Squared Logarithmic Error cannot be used when targets contain negative values.

def custom_metric(y_true, y_pred, sample_weight=None):
    squared_error = (np.log1p(y_true) - np.log1p(y_pred)) ** 2
    rmsle = np.sqrt(np.mean(squared_error))
    return rmsle

해당 함수를 이용하면 다른 모델은 사용 가능한데 CatBoost랑, Ensemble에서 오류가 생깁니다. 정보 제공 감사합니다

이 부분은 잘 모르겠네요...