eda2 [Santander Product Recommendation] Baseline 구축하기② 이번 포스팅에서는 앞서 언급한 치명적인 실수가 무엇인지 파헤쳐본 결과에 대한 것입니다. 열심히 Baseline을 구축하고 결과를 제출한 순간 LB Score 0.00698라는 처참한 결과를 얻었습니다. 무엇이 잘 못되었는지 아무리 뒤져봐도 모르겠어서 "머신러닝 탐구생활" 책에 제공된 Script를 한줄 한줄 필사 했습니다. 모델링까지 필사를 다하고 나니까 문제가 무엇인지를 깨달았네요. 제 사고가 문제였습니다. 머리를 개조해야했죠. 문제를 해결하기 위해 여러 방면으로 많은 시도(ex, fold 나눌때 Shuffle =True로 변경)를 했었는데 Valid log loss 1.5를 뚫지 못했었습니다. 1. 보이는 Target값(Y)이 Target값이 아니다. - 문제를 제대로 이해하지 못해서 발생하는 문제였.. 2019. 12. 25. [Santander Product Recommendation] Baseline 구축하기① 이번 포스팅에서는 Baseline 구축을 위한 삽질을 공유해보고자 합니다. 먼저 이번 포스팅은 최종적인 Baseline을 만들기 전 실패한 경우를 이야기 하고 있음을 알려드립니다. Santander Product Recommendation 대회의 주된 목적은 고객이 신규로 구매할 것 같은 상품을 예측하는 것입니다. 하지만 주어진 데이터는 월별 고객이 보유한 상품 데이터입니다. 이를 인지하는 것이 Baseline을 구축하는데 중요한 포인트입니다. 저는 이것을 나중에 인지하고 기계적으로 Baseline을 구축하여 제출했다가 처참한 LB Score를 받았네요 아래는 월별 고객 보유 상품 데이터로 Baseline을 구축했던 과정입니다. 신규 구매 상품 예측 모델은 다음 포스팅에서 이야기하도록 하겠습니다. ㅁ B.. 2019. 12. 25. 이전 1 다음
