Evaluation기록하기!!

[Jisoo-Min]

evaluation 할때마다 수치 기록하기

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First

• dep_prob : 각 유저당 해당 대분류의 상품을 살 확률
• aisle_prob : 각 유저당 해당 소분류의 상품을 살 확률
• dow_prob : 각 유저당 월~일에에 구매할 확률
• hour_prob : 각 유저당 0~24시에 구매할 확률
• organic : 각 유저당 organic 상품을 구매할 확률

위 5개의 feature를 통한 evaluation 결과 private : 0.24738 public : 0.24899

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second

• dep_prob : 각 유저당 해당 대분류의 상품을 살 확률
• aisle_prob : 각 유저당 해당 소분류의 상품을 살 확률
• dow_prob : 각 유저당 월~일에에 구매할 확률
• hour_prob : 각 유저당 0~24시에 구매할 확률
• organic : 각 유저당 organic 상품을 구매할 확률
• latest_xxx : 제일 최근 구매한 상품 개수와 그 상품이 재구매 된 횟수 (2개)

위 7개 feature를 통한 evaluation 결과 private : 0.34293 public : 0.34564

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Third

• dep_prob : 각 유저당 해당 대분류의 상품을 살 확률
• aisle_prob : 각 유저당 해당 소분류의 상품을 살 확률
• dow_prob : 각 유저당 월~일에에 구매할 확률
• hour_prob : 각 유저당 0~24시에 구매할 확률
• organic : 각 유저당 organic 상품을 구매할 확률
• latest_xxx : 제일 최근 구매한 상품 개수와 그 상품이 재구매 된 횟수
• timezone : 0~24시간을 4개의 범위로 나눠 label를 설정한 것

두번째 eval에 한 가지(timezone)를 추가한 것 private : 0.34128 public : 0. 34404 -> timezone이 추가되면서 결과가 조금 내려감.

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스크린 캡쳐로 설명 대체

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현재까지 최근 구매 기록을 살피는 함수와 order_ratio_bychane()를 사용하여 만든 feature가 있을 때가 제일 높은 기록을 가지고 있음.

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model 생성시 최대 depth을 줄이면 정말 작은 값이지만 증가하는 것을 볼 수 있다. -> 첫번째와 다섯번째 값을 통해 알 수 있음

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reordered_xxx , order_ratio_bychance 함수와 model depth 5로 줄인 것이 0.36302로 제일 높아졌다.

[Jisoo-Min]

기록 그래프로 공유하고 이슈 닫기~

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17번 제출 score 그래프 입니다.