Label Info.

• 13가지의 차량 충돌 상황 Class의 세부 정보
• crash : 차량 충돌 여부 (No/Yes)
• ego-Involve : 본인 차량의 충돌 사고 연류 여부 (No/Yes)
• weather : 날씨 상황 (Normal/Snowy/Rainy)
• timing : 낮과 밤 (Day/Night)
• ego-Involve, weather, timing의 정보는 '차량 충돌 사고'가 일어난 경우에만 분석합니다.

1 ) 베이스라인처럼 한꺼번에 13개의 class를 예측하는 방법이 있고,

2 )

crash > binary classifiation

ego-Involve > binary classification

weather > multi-class classification

timing > binary classification

네 가지를 각각 예측해서 어느 정보에 대한 분류가 부정확한지 체크해가며 접근하고,

이후에 4가지 정보를 합쳐서 클래스로 만들어 제출하는 방법은 어떨까 라는 생각이 드네요!

실제로 이런 방법이 더 효과적일 수 있는지 또는 성공 사례가 궁금하기도 합니다!