먼저 데이터를 살펴보면,

데이터의 컬럼수가 많고, 각 컬럼이 의미하는바가 뚜렷하지 않아서 전형적으로 딥러닝을 이용하는 문제입니다.

따라서, 데이콘 베이스라인 초급자용 코드 역시 가장 기본적인 딥러닝 (MLP) 모델을 주고 있는데요.

이렇게 단순한 MLP 모델로 1점대 후반까지 도달할 수 있습니다.

만약 점수가 잘 나오지 않으시면,

레이어를 더 쌓아보시거나 드랍아웃을 추가하신다든가,

배치사이즈 조정이나 에포크를 충분히 주시면 될 것 같습니다.

기본적으로, 데이터 양이 꽤 있고 데이터가 굉장히 복잡해서,

레이어도 꽤 쌓고 에포크를 충분히 주셔야 잘 학습할 겁니다.

딥러닝이나 케라스에 대한 튜토리얼은 김태영님 블로그(https://tykimos.github.io/lecture/) 에 아주 잘 설명돼있습니다.

타 대회와 다르게 데이콘에서 교육 목적으로 올린 대회 같아서.

저 역시 알고있는 정보를 공유합니다.

다들 화이팅 합시다 :)