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월간 데이콘 컴퓨터 비전 학습 경진대회
public 리더보드의 평가 기준이 test 데이터의1%던데
private 리더보드랑 public 리더보드랑 차이가 클까요?
코드 제출은 꾸준히 하고 있는데 같은 코드인데 가끔식 0.02씩 떨어져서 나오는 거 보면
0.02 차이가 등수 차이가 많이 나더라구요
제생각도 이번에 리더보드 점수만 보고 모델 계속 만들었다가는 최종순위에서 작살날것같습니다...
운 대회일것 같습니다. 교차검증을 잘 하시길...(전 교차검증 믿고 제출할랍니다)
윗분듯 말 공감됩니다~... 열심히 모델 만들어도 전보다 점수 낮게 나오는 경우도 많고, 오히려 그냥 별 생각없이 대충 만든 모델이 운좋게 점수가 높게나오는 경우가 종종 있었습니다... 아무리 public이라도 1%는 너무 적은게 아니냐는 생각이 듭니다.
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1%의 데이터로만 public을 측정해서 나머지 99%에선 차이가 좀 많이 날 수도 있을 것 같아요.