Day9 학습정리

프로젝트 회고

지금까지 한 실험을 종합해본 결과 AUROC가 가장 높았던 건 category+number+average_user_correct였다. 단일 feature 중 가장 성능이 좋았던 건 average_tag_correct였고 가장 안 좋은 건 hour였다.

여러가지 실험을 해 봤는데 거의 다 점수가 떨어져서 내가 제대로 하고 있는게 맞는지 의문이 든다.

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멘토링

오늘 멘토링 시간에는 대회 관련 유용한 정보들을 많이 얻었다. 여러 가지 cross validation 전략 중에서 시계열 데이터에 적합한 Nested cv를 소개해주셨다. 그리고 feature engineering 할 때 팁이 있는지 질문했는데 무작정 실험하지 말고 vif와 같은 방법을 사용해서 feature selection을 하라고 하셨다.