저도 여러 번 제출하면서 validation 으로 어느 정도 기준을 잡아 보려 했는데
LB 점수가 너무 들쭉 날쭉해서 ..ㅎ
뭐가 잘된 건지 감이 안 잡혀서 포기했네요..

동감합니다.. 검증세트의 결과에 확신을 가질 수가 없어서 Public에서의 성능이 Private에서도 동일하게 낼 수 있을지도 잘 모르겠습니다.. Shake up에 대한 마음의 준비는 하고 있습니다 ㅎㅎ

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가장 큰 원인은 아무래도 과적합 같습니다.
모형 적합할 때는 10,000개가 넘는 조합을 쓰는 것처럼 느끼지만 실제로는 BC 9개, LT 10개 총 19개 케이스밖에 없기 때문에 어떤 케이스에 좀 더 힘이 실렸는지에 따라 결과가 달라지는 것 같네요!

저는 딥러닝 모형 써서 참가하는 첫 대회라서 더 감을 못 잡고 있는데요ㅎㅎ
최종 제출을 LB Public 스코어를 보고 선택할 것이냐, validation 스코어를 보고 선택할 것이냐, 하나씩 선택할 것이냐 도박이네요

생각보다 변동이 거의 전혀 없네요 ㅋㅋㅋㅋ