데이터가 문제가 있는 데로 진행한 것은 아쉽게 생각합니다. 

하지만 private과 public 차이는 그 누구의 잘못도 아닌 것 같습니다.

private과 public의 차이는 조금 아쉽게 생각되긴 합니다.

일단은 대회를 진행함에 있어서 public스코어를 개선하는 방향으로 모델을 발전시킬수 밖에없는데

애초에 데이터셋의 크기를 보고 overfitting을 고려했어야 한다고 생각은 하지만 너무 차이가 나버리네요.

대회 진행하시면서 다들 고생많으셨습니다!

어느정도 예견된 결과이고 도박을 한거죠. 데이터셋이 적고 노이즈가 많고 (애초부터 처음에는 오류가 있었고)
데이터를 분석했을때 운빨 대회가 될 것인건 누구나 생각해볼만하고  대회를 그만둘 판단을 하는게 괜찮은 판단인 것 같네요. 

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현실성을 위해 private 점수에 근거하여 수상을 한것 같긴한데 솔직히 public 점수를 올리기 위해 노력하는 사람들에겐
public과 private 점수 차이는 너무 허탈한것 같아요.. 다른 대회에서도 그렇고 최상위권 선수가 하위권으로 내려가는 모습이 종종나오는데
데이콘 측에서 최종 점수 산정 시 public 점수를 조금이라도 포함시켜 점수를 산출하는 것이 좋다고 생각이 드네요

1. private 평가시 public 데이터를 같이 포함시켜 최종 점수 산출
2. public 점수 30%, private 점수 70% 하여 최종 점수 산출

이런식으로 점수를 도출한다면 좋겠지만.. 아쉽네요