crash - 2, ego - 2, weather - 3, timing - 2 각각의 모델을 훈련해서

crash가 True 일 때만 ego weather timing을 분류하도록 하려고 합니다.

여기서 Inference를 할 때 다음과 같이 코드를 구성해도 상관없는지 궁금해서 질문드립니다..!

앞 훈련부분은 baseline 과 비슷합니다.

preds = []
for crash_pred, ego_pred, weather_pred, timing_pred in zip(crash_preds, ego_preds, weather_preds, timing_preds):
  if crash_pred == 0:
    preds.append(0)
  else:
    temp = [ego_pred, weather_pred, timing_pred]
    if temp == [1,0,0]:
      preds.append(1)
    elif temp == [1,0,1]:
      preds.append(2)
    elif temp == [1,1,0]:
      preds.append(3)
    elif temp == [1,1,1]:
      preds.append(4)
    elif temp == [1,2,0]:
      preds.append(5)
    elif temp == [1,2,1]:
      preds.append(6)
    elif temp == [0,0,0]:
      preds.append(7)
    elif temp == [0,0,1]:
      preds.append(8)
    elif temp == [0,1,0]:
      preds.append(9)
    elif temp == [0,1,1]:
      preds.append(10)
    elif temp == [0,2,0]:
      preds.append(11)
    elif temp == [0,2,1]:
      preds.append(12)

submit = pd.read_csv('./datasets/sample_submission.csv')
submit['label'] = preds
submit.head()
submit.to_csv('./submits/baseline.csv', index=False)