경진대회에 필요하기 위한 것

1. 파이프라인의 (빠르고 효율적인)반복
2. 점수 개선 IDEA - 캐글 notebook, discussion tab
3. 올바른 방향인지에 대한 탄탄한 검증 전략
4. 기타 꿀팁
   • 앙상블 - 싱글 모델보다 거의 항상 더 좋은 성능을 거둘 수 있음
     • startified k-fold 앙상블
     • lightGBM + NN / LSTM + BERT
   • 대회에서 좋은 성적을 내려면 우선 높은 점수의 싱글 모델이 필요 !
   • 코드 관리 v1, v2, v3만들어서 .. - 버전별로 전처리된 데이터, 모델 파일을 저장할 수 있다는 장점 + 후에 여러 모델로 앙상블 진행

좋은 모델 구축

• 좋은 모델이란 train set에서 얻은 점수와 test set에서 얻은 점수가 비슷한 모델
• 점수 갭을 줄이기 위한 k-fold 검증 전략을 구축하기