<Dacon>
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[반도체 박막 두께 분석 대회]<Dacon> 2022. 6. 24. 20:26
for epoch in range(epochs): # 100 total_loss = 0 total_val_loss = 0 for i, data in enumerate(tqdm(train_loader, desc='**Train mode***')): # 390 # 순전파 pred = model(data['X'].float().to(device)) # 예측값 loss = loss_fn(pred, data['Y'].float().to(device)) # 손실률 # 역전파 optimizer.zero_grad() # 옵티마이저 준비 # optimizer를 사용해 학습가능한 weight변수에 대한 모든 변화도를 0으로 만듦 loss.backward() # x축이 weight, y축이 총손실함수(평균손실률)인 가중치-..
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[퇴근시간 버스승차인원 예측]<Dacon> 2022. 6. 23. 19:53
## 퇴근시간 버스승차인원 예측 (회귀/RMSE/rf,xgb,lgbm/submission 간 앙상블/주소변환툴 Geocoder-Xr) - 1. 변수 생성 - 내부 변수 생성 - 요일변수 - 요일별 평균탑승객 수 - 버스종류별 평균 탑승객 수 - 날짜별 오전시간에 탑승한 총 승객수 - 도메인변수 생성 - 배차간격 - 배차간격 평균 - 고수요 예상 정류장(학교/터미널/환승/공항) - 연휴 - 오전 시간(6시~12시)승차 승객 수의 합계 - 오전 시간(6시~12시)하차 승객 수의 합계 - 카테고리별 승객 수의 합 - 카테고리별 승객 수의 비율 - 외부 변수 생성 - 좌표를 활용한 변수 # geopy.distance.geodesic((위도1, 경도1), (위도2, 경도2)) import geopy.distanc..