열심히 탐구해서 찾아냈습니다. ^^ 
하루 동안의 평균값을 기준으로 물분무량이 3000보다 크면 group1, 나머지 중 300보다 크면 group2, 그리고 나머지 중 0이 아니면 group3, 0이면 group4 이더군요. 
개인적으로 하루 종일 물 분무량이 0인 건 이상치로 제거해야할 것 같아 제거 후 분석 중인데, 성능이 뚜렷하게 좋아지지는 않네요. ^^;

ㅎㅎ 연구 내용 공유해주셔서 감사합니다. 포스팅도 재밌게 보고 있습니다. 

메타 데이터만 가지고는 그 정도 점수 나오기 힘들어 보여요. 
다들 노력하는 것과 비슷하지 않을까 싶습니다. 저의 경우 이미지는 CNN으로 0.190 얼마가 최고 수준입니다. 
메타 데이터를 가지고도 RF, GBM, AutoML, keras를 이용한 NN 등 다양한 방법으로 모델 만들어서 좋은 성적 나오도록 노력중입니다. 
참고로 메타 데이터를 활용한 분석들 중에서는 NN이 0.201 얼마... AutoML이 0.213 얼마 정도로 그나마 괜찮은 편입니다. (아시겠지만 결측치나 이상치를 어떻게 처리 하느냐에 따라 데이터가 다 다르기 때문에 저와 똑같은 결과가 나오진 않을 거예요. )
위의 성능 좋은 세 모델로 예측한 값을 평균내서 제출했더니 현재 제 점수 0.1521이 된 겁니다. 단일 모델이 결코 아닙니다. 참고하셔서요. ^^

삭제된 댓글입니다

제가 81회 제출해서 95회 미만이어야 하는  조건을 만족시키지 못하는 것 같네요. 안타깝습니다. 저도 함께할 수 있는 분이 계시면 좋은데... ㅠㅠ
제가 다양한 시도들을 해보다보니 제출 건수가 상당히 많습니다. (때로는 재현이 안 돼서 뭐가 문제인지를 찾아내느라 뻘짓하기도 했고요. ㅠㅠ)
그래도 조금 더 성능 향상시키고 나면 그 노하우 중 절반 정도는 계속 코드나 토크 게시판을 통해 공유하도록 하겠습니다. ^^
그나 저나 CNN만으로 0.165 !!! 엄청나군요. ^^ 그게 가능하다는 걸 확인했으니 저도 더 열심히 연구해봐야겠습니다. ^^

삭제된 댓글입니다

오.. 좋아요.. 아주 좋습니다. ^^
지금 CNN 개선하려고 노력중이고 얼추 희망이 보여서 결과가 궁금하긴 한데 이건 일단 뒤로 미뤄둬야겠네요. 메타 데이터 가지고 좀 더 깊이 연구하고 있겠습니다.  같이 해요. ^^

삭제된 댓글입니다