Kaggle Kernel Review (2) 썸네일형 리스트형 [Predict Future Sales] playground 커널 리뷰 1 이 글은 Future Sales Prediction: playground 커널의 리뷰입니다. 코드 및 아이디어는 모두 커널의 원 제작자에게 있으며, 이 글은 해당 커널을 좀 더 이해하기 쉽게하기 위한 리뷰입니다. 1. Load data and library 가장 먼저 해야할 일은 당연히, 라이브러리들과 데이터를 가져오는 것입니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import ensemble, metrics sns.set_style('darkgrid') pd.options.display.float_format = '{:,.3f}'.format 기본적인.. [Predict Future Sales] playground 커널 리뷰 0 커널 개요 첫 번째로 리뷰해볼 커널은 Future Sales Prediction: playground 입니다. 대회 커널 중, voting 수도 많고, Public score 도 1.19747 (RMSE 기준) 로, 매우 높은 편입니다. 무엇보다, 다른 커널들보다, 내용이 간결하고 (물론 상대적입니다...) 직관적이라 리뷰해도 괜찮겠다 싶어 골라왔습니다. 각설하고, 핵심만 먼저 소개하면 다음과 같습니다. 모델은 lightgbm 을 사용합니다. 핵심은 Model Features 입니다. 즉 어떤 Feature들을 생성했는지가 관건입니다. 다 떠나서, 그럼 최종적으로 Model 에 들어간 Features만 살펴보면 다음과 같습니다. 기존에 데이터에 존재했던 Features - 'date_block_num' .. 이전 1 다음
하나씩 점을 찍어 나가며
