Project5-American-Express---Default-Prediction

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공지사항(22.7.3)

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1. 미팅 간격은 2주 (다음 스터디룸 예약: 김윤영)

2. 미팅 종료 후 Done(2주간진행내용) / Todo(2주간 진행할 내용) 구글 시트에 작성 요망
   https://docs.google.com/spreadsheets/d/13seldUdlQIFgzjZb-ukfmC3vQBsHUNY0RD3QekgCgpI/edit?usp=sharing

3. 다음 미팅: 7월 17일

   • 데이터 탐색 결과 혹은 캐글러의 아이디어 등을 활용해 베이스라인 모델 만들기

4. 향후 일정 :

   • 베이스라인 모델 설정 및 공유 : 3차 미팅(7.17)
   • single 모델 최적화1(모델 튜닝, 파생변수 생성, 변수선택 등 적용) : 4차 미팅(7.31)
   • single 모델 최적화2 & 협업(앙상블) 모델 적용1 : 5차 미팅(8.14)
   • 협업(앙상블) 모델 적용2 & 최종 2개 모델 선정(8.25일 오전 9시 대회 마감 전 확정, 별도 미팅 X)

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모델 스코어 (Single Model)

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date	name	알고리즘	변수개수	CV	LB	전략
2022-07-17	kyy	XGB	1462	0.7935	0.795
2022-07-30	jrh	XGB		0.7928

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Submit CountBoard (팀 병합후 활용)

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7-31	8-01	8-02	8-03	8-04	8-05	8-06	8-07	8-08	8-09	8-10	8-11	8-12
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8-13	8-14	8-15	8-16	8-17	8-18	8-19	8-20	8-21	8-22	8-23	8-24	8-25
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[대회 주요 일정 (UTC 기준)]

• 대회 시작일시 : 2022년 5월 25일
• 최종 submit : 2022년 8월 24일 11:59 PM
• 팀merge 데드라인 : 2022년 8월 17일 11:59 PM
• (개인) 일 최대 submit 횟수 : 5번
• (팀) 최대 submit 횟수 : 대회 시작일 이후 경과일수 X 일 최대 submit 횟수(5) 단, 최종 private LB가 동률일 경우, submit 횟수가 더 적을 경우 선순위 랭크 (submit 남용은 자제)

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주요 진행 내용 (미팅 후 작성)

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[1차 미팅 요약 ('22.6.19)]

데이터

• 데이터를 batch 단위가 아닌 그룹을 이루는 시계열 데이터로 다뤄 처리
• XGBoost계열의 모델 대신 Transformer 등을 사용해 매핑

AutoML

• AutoML Framework: AutoGluon, pycaret, etc.
• 데이터가 어떤 모델과 맞을지 인사이트를 얻을 수 있을 것.

노트북: Why is there so much test data?

• https://www.kaggle.com/competitions/amex-default-prediction/discussion/329088
• Val를 2개로 쪼갰는데, iteration마다 성능차가 발생 (일관성이 없음)
• 평가방법이 noisy하기에 test dataset을 train dataset보다 더 크게 주어 일반화되게 함.