Feature importance가 높게 나왔던 total_used_time을 feature에 추가해봤더니 역대 최고 점수가 나왔다.
LSTM에서 효과가 있었던 solTime을 추가해봤는데 점수가 떨어졌다. 베이스라인 코드로 실험했을 때에는 AUC가 0.826까지 나왔는데 제출했을 때에는 0.8도 안 되었다. 혹시 category형이 아니어서 그런가 싶어 구간별로 나눠서 category형으로 바꾼 다음 다시 실험해봐야겠다.
LSTM이랑 LGBM이랑 모델의 특성이 완전히 달라서 그런지 효과가 있는 feature들도 많이 다르다. LSTM은 주로 continuous형이 효과가 있는 것 같고 LGBM은 주로 category형이 효과가 있는 것 같다.