PUBG Finish Placement Prediction 대회를 마치며
이번 머신러닝을 진행하면서 깨달은 점이 많다 여러가지를 시도해봤던것같고 처음으로 타겟이 연속형수치형 데이터였다 따라서 리그레션 모델도 처음 써보게되었다 크게 클래스파이와 리그레션으로 나뉜다는 사실도 이번에 하면서 알게되었다 결과부터 말씀드리자면 상위40%를 달성하게되었다 짝짝짜 부족하지만 제가쓴 노트북 링크도 첨부합니다 https://www.kaggle.com/code/hangilzzang/hangilzzang-s-notebook 타이타닉스페이스쉽과, 타이타닉에 이은 나의 3번째 머신러닝 프로젝트이다 처음으로 평균을 넘는데 성공한데 나에게 축하를 보낸다. 뒤에선 내가 이번 프로젝트를 통해 깨달은것들을 한번 나열해보는 시간을 가졌다 1. 현재 가장뛰어난 모델 3대장은 Catboost, XGBoost, LG..
프로그래밍/경진대회(데이콘, 캐글)
2022. 6. 20. 00:55
