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[2] Gradient Boosting 알고리즘 적용해 보기

# 지난 궁금증 1. 피쳐를 추가하여 예측하면 안 되는 것인지? 2. CANCEL 변수를 만들어 확인해 보니, 취소한 경우가 압도적으로 많았다. 단순히 3범주로 나누면 안 되는 것이었나? ☞ 피쳐 추가 및 범주 개수가 문제가 아니라, 전처리 및 범주 나누는 방향을 잘못 설정한 게 아닐까 싶다. 조금 더 고민해볼 것! 3. 예측 시 단순히 average를 취하는 것 말고 지역, 업종별로 CANCEL의 가중평균을 취해준다든지, 아니면 애초에 예측 템플릿을 pd.merge 등을 활용해 CANCEL 변수만 join해주는 방법을 사용해야 할 듯하다. ☞ 애초에 예측 데이터 시계열이 달라서 CANCEL 변수 join하기는 어려울 듯하다. 생각해 보니까 데이터베이스에 대한 이해만 조금만 더 했더라면, 어차피 uniq..

AI/제주 신용카드 빅데이터 경진대회 2020.07.22
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