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[Private 19, 0.6575] AutoGluon + Feature Importance
이번 대회를 진행하는 과정에서 사용한 라이브러리는 AutoML의 AutoGluon를 사용하였습니다.
AutoGluon 학습 이후에는 Feature Importance를 통해 importance 값이 0보다 작은 것들만 별도로 추출하고 CSV로 저장한 뒤, 다시 AutoGluon에 적용하여 재학습을 통해 결과를 도출하는 과정을 거쳤습니다.
사용할 수 있는 컴퓨터가 1대 밖에 없어서 아쉽지만, 이번 대회를 통해서 극다수 컬럼에 대한 분석이 어려울 경우, AutoGluon을 사용하면서 극복할 수 있었던 시간을 가졌던 것 같습니다. 물론 높은 순위를 기록했으면 더 좋았겠지만 앞으로 열린 대회들을 기대하면서 코드 설명은 여기까지 하도록 하겠습니다. 대회 기간 동안 다들 고생하셨습니다.
* Seed를 처음에 조정하지 않아서 코드는 똑같이 구현이 되지 않겠지만, AutoGluon 학습을 과정에서 생긴 폴더를 사용해서 복원할 수 있으나, 파일 업로드 제한으로 여기에는 PDF와 코드만 올리도록 하겠습니다.
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