Water Wight 피처(feature) 팁의 팁!

전복 나이 예측 AI 해커톤

Pobredward

2022.03.27 19:08 1,779 Views

https://dacon.io/competitions/official/235877/talkboard/406155?page=1&dtype=recent

물린다님이 water 무게라는 새로운 feature를 공유해주셨습니다

water 무게에서 또 하나의 팁을 드리자면,,, water 무게가 음수가 나오는 데이터들이 존재하더라고요

제 경험상 음수인 water 무게들을 양수(water무게가 양수인 데이터의 최솟값)로 바꾸어 training을 진행하였더니 음수로 놔둘 때보다 예측을 더 잘하더라고요!

물론 제 모델 한정이라, 여러분들도 시간이 되시면 양수화시킨 water 무게를 넣어서 해보시길 바랍니다 ㅎㅎ

Comments 6개

로그인이 필요합니다

comment

0 / 1000

물린다

2022.03.27 19:54

오호!!! 그것 까지는 안 살펴봤는데 말씀하신 음수 처리해서 다시 돌려봐야겠네요. 좋은 인사이트 감사합니다. ^^

Pobredward

2022.03.27 20:36

네 저도 항상 감사드립니다 ㅎㅎ

동마스

2022.03.28 17:21

아직 적용해 보지는 않았지만 두분 다 좋은 팁 감사합니다. 음수인 값을 0으로 두면 어떨지도 궁금하네요

백남진

2022.03.30 13:37

음수인 값을 0으로 두었는데도 점수 상승하였습니다. 그러나 최솟값으로 두었을 때, 0으로 두었을 때보다 조금 상승한 것을 볼 수 있었습니다

Pobredward

2022.03.30 13:57

분데데분님의 말씀대로 저도 최솟값으로 했을 때 조금 더 상승하더라고요 ㅎㅎ

동마스

2022.03.30 16:37

사실 저는 음수인 값은 아예 샘플에서 삭제를 했었는데 최소값으로도 해봐야겠네요 ㅎㅎ

📣 댓글 작성 창의 위치가 댓글 리스트 상단으로 이동하였습니다!

List

신용카드 사용자 연체 예측 AI 경진대회 1위 소회의실 팀 우승자 인터뷰

Competition - 월간 데이콘 신용카드 사용자 연체 예측 AI 경진대회

현재 글

Water Wight 피처(feature) 팁의 팁!

Competition - 전복 나이 예측 AI 해커톤

Likes 10

Comments 6

3년 전

다른 예측, 같은 리더보드 점수

Competition - 전복 나이 예측 AI 해커톤