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LearnSphere-2025/upstage-ml-regression-ml_3-pub

 
 

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AI 부트캠프 13기 ML경진대회 3조

Team

박패캠 이패캠 최패캠 김패캠 오패캠
이승민 문국현 홍정민 문진숙 조선미
팀장, EDA, 피쳐 엔지니어링, 모델링 EDA, 피쳐 엔지니어링, 모델링 EDA, 피쳐 엔지니어링, 모델링 EDA, 피쳐 엔지니어링, 모델링 EDA, 피쳐 엔지니어링, 모델링

0. Overview

이승민

1. Competiton Info

Overview

  • Write competition information

Timeline

  • 2025.05.01 - 2025.05.15

2. Components

Directory

  • Insert your directory structure

e.g.

├── code
│   ├── jupyter_notebooks
│   │   └── model_train.ipynb
│   └── train.py
├── docs
│   └── pdf
│        └── (Template) [패스트캠퍼스] Upstage AI Lab 13기_그룹 스터디 .pptx
│   
└── data
    ├── eval
    └── train

3. Data descrption

Dataset overview

  • Explain using data

EDA

  • 자치구별 평균 아파트 거래가
  • Top30 아파트 브랜드별 평균 거래금액
  • 브랜드 vs 일반 아파트 실거래가 분포
  • target_분포도_층_산점도
  • 구별 아파트 가격 Boxplot 계약년월 변화 이승민
  • 건물연령대별 및 주요 3개 시군구별 가격 분포
  • 대출금리별 아파트 가격 & 거래 밀도 이승민 이승민 이승민 이승민
  • 평균 대출금리 구별 아파트 가격 & 거래 밀도
  • spearman 상관계수

Feature engineering

  • Mutual Information 중도가 낮은 변수들만을 교집합 으로 타겟 예측에 기여하지 않은 피처들 제거
  • 범주형 최빈값 비모수 검정으로 범주형 변수들 유의성 확인

Data Processing

  • Describe data processing process (e.g. Data Labeling, Data Cleaning..)

4. Modeling

  • 문국현
    • 검증셋 분할 방법 : TimeSeriesSplit 사용
    • 이유: Test Data엔 2023년 7~9월까지 데이터만 있다.
  • 조선미
    • Feature importances : 전용면적, 건축년도, 계약년도, 가까운 대장 아파트 거리, 1km 이내 병원수, 가까운 백화점 거리, 가까운 지하철거리
  • 홍정민
  • 이승민
  • 문진숙
    • SHAP

Model descrition

  • Write model information and why your select this model

Modeling Process

  • Write model train and test process with capture

5. Result

Leader Board

3조

  • 4th, Public Score : 11593.6103

Presentation

6. Retrospective

Pros

이승민

  • 작성예정

문국현

  • 작성예정

홍정민

  • 작성예정

문진숙

  • 작성예정

조건민

  • 작성예정

etc

Meeting Log

Reference

About

No description, website, or topics provided.

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Releases

No releases published

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  • Jupyter Notebook 99.4%
  • Python 0.6%