[DACON] SW중심대학 공동 AI 경진대회 6일차!

<전처리>

수치형변수 : boxplot을 통한 이상치제거(familysize<30, age<90)

범주형변수 시각화

TIPI변수 결측값 중앙값대체, 전체 역변환 후 5개의 새로운 변수 생성(짝수번호는 다시 역변환)

마키아벨리즘 스코어 추가

VCL유효성검사(유효하지 않다고 생각하는 row 삭제)

->변수 생성 후 기존 변수 삭제(+TIPI만 삭제함, 마키아벨리즘, VCL은 삭제하니 정확도가 낮아짐)

 

상관계수 그래프 행렬(범주형을 제외하고)

영향이 없다고 생각되는 컬럼 drop

(+변수 중요도 확인 후 새로 삭제함)

명목현 변수->str(문자)->더미변환

 

<모델링>

RandomForestClassifier

 

<정확도>

RandomForest : 0.7703455129

 

train/test로 나누고 끝이 아니라 정확도를 확인하고 데이터를 합쳐서 다시 모델을 학습시키니 성능이 더 좋아졌다!!