전복 나이 예측 AI 해커톤

shell water에 관하여

2022.04.01 10:17 1,579 Views

안녕하세요 물린다님의 shell water feature 추가에 감사드리며 한가지 여쭤보고 싶습니다

지금 Weight 관련해서 총 네가지 feature들이 있는데

Shell water = Whole weight - (Shucked weight - Shell weight)라고 지정해주고 있습니다

혹시 Viscra weight(내장 무게)가 포함되지 않는 이유에 대해서 알 수 있을까요?


제가 생각한바로는 전복 무게(shucked weight)에 내장까지 포함되어 있어 내장을 따로 집어넣지 않는것 같은데

이게 맞는지 질문 드립니다 ㅠ

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물린다
2022.04.01 12:50

저도 전복 살 무게(shucked weight)가 내장 Viscra weight(내장 무게)까지 포함하고 있다고 판단해서 그렇게 했어요. ^^
참고로, 처음에는 물리적으로 타당한 것만 고집했었는데 나중에는 아무렇게나 피처를 가지고 조합하기도 했습니다. 그리고 말도 안 되는 피처의 조합으로 만들어진 새로운 피처 덕분에 성능이 눈에 띄게 좋아졌죠. ^^
현재 의미있게 발견한 4개의 피처 중 2개만 그럴듯하게 이해가 되는 물리량입니다. ^^

zyno
2022.04.01 11:35

아 그렇군요! 감사합니다 저도 feature만 한 6개정도 만든것 같네요...
혹시 조합짜는건 변수선택법이나 PCA 사용해서 판단하신건지 여쭤봐도 될까요?

물린다
2022.04.01 15:31

점심 먹고 왔습니다. ㅎㅎ 
오늘이 마지막 날이니... 대략 설명 드릴께요. ^^
vaild 데이터 만들어서 테스트 해보시면 아시겠지만 13살 이후를 잘 예측 못합니다. 
즉 13살 이후부터는 길이나 무게 등이 거의 달라지지 않는다는 거죠. 
물론 주최측에서 나이가 많을수록 오차를 줄여주는 nmae를 채택하긴 했지만 나이 많은 전복을 잘 예측해야 좋은 성적을 낼 수 있다는 판단을 했습니다.
그래서 새로운 feature를 만들 때 나이가 많을수록 값이 조금이라도 크게 나오는 feature를 만들려고 노력했죠.
그런 feature가 있을 때와 없을 때 실제 나이에 따른 예측 나이를 그래프로 비교해 보면 확실히 비교가 됩니다. 
제가 만든 4개의 feature가 다 그런 건 아닌데 아마도 3개가 그렇게 만들어졌을 거예요. 그 중 2개를 공개해 드렸습니다. ^^
약간 문제가 있다면 나이가 많은 곳을 비교적 잘 맞추면 어린 나이를 잘 못 맞추기도 해요.
그래서 적절한 feature가 좋습니다. ㅎㅎ

zyno
2022.04.01 13:31

feature 만드실때 그런것까지 고려하셨군요....데이터 인사이트가 좋으신것 같습니다
많이 도움이 되었습니다ㅜ 감사합니다!!
더 시도해볼게요!!