반응형 lgbm2 [Dacon] 부동한 허위매물 분류 해커톤 (3) - 최종 코드 부동산 허위매물 분류 해커톤 - 최종 코드 안녕하세요! 이번에는 EDA 과정 이후의 대회에서 최종 제출한 코드를 살펴보도록 하겠습니다. 이번 최종 코드 과정에서는 지난 EDA를 통해 어떻게 성능을 올릴지 그래프와 수치를 보면서 전략을 세웠다면 이번 시간에는 최종 코드를 통해서는 여러 전략의 시도 끝에 대회에 최종적으로 어떤 전략들을 세웠는 지를 설명하도록 하겠습니다. 전반적인 과정을 아래와 같습니다. * 최종 코드 주요 내용1. 결측치 처리2. 파생 변수 생성3. 정규화 시도 4. 데이터 변형5. Feature Drop6. StandardScaler7. LGBM8. Feature Importance 데이콘 링크 : https://dacon.io/ 데이터사이언티스트 AI 컴피티션10만 AI 팀이 협업하.. 2025. 2. 28. [Dacon] 전기차 가격 예측 해커톤 (3) - Prediction Process 전기차 가격 예측 해커톤 - Prediction Process 안녕하세요! 이번에는 지난 EDA에 이어서 데이터를 불러오는 것부터 예측까지의 모든 과정에 대한 글입니다. 지난 번 EDA에서 데이터의 이상치를 제거했다면 이번 글을 통해서는 Null 값을 어떻게 처리했는지, 어떤 Scaler를 사용했고 어떤 컬럼을 Drop했으며, 마지막으로 학습을 위해 어떤 모델을 사용했는 지에 대해 알아보도록 하겠습니다. 전반적인 과정을 요약하면 아래와 같습니다. 보증기간(년), 제조사, 모델, 구동방식에 따른 평균Scaler 선택학습 모델 선택데이콘 링크 : https://dacon.io/ 데이터사이언티스트 AI 컴피티션10만 AI 팀이 협업하는 데이터 사이언스 플랫폼. AI 경진대회와 대상 맞춤 온/오프라인 교육,.. 2025. 1. 31. 이전 1 다음 반응형
