일상/대회
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특정 행 삭제 석식계가 0인 행을 어떻게 처리할지 고민하였다. 석식계가 0인 경우는 *, 가정의 날, 자기개발의날(or 자기계발의날)로 되어있으며 이는 점심을 먹고 저녁 전에 좀 더 일찍 퇴근한다고 추론할 수 있다. 실제로 석식계가 0인 날에도 중식계는 수치가 있으며 중식계가 0인 날은 없다. 그리하여 석식계가 0인 행을 모두 삭제하였다. 파생 변수 고려 1. 요일별로 식계가 다르다. 2. 달마다의 식계가 다르다. 3. 공휴일(+대체 휴일)의 전후로 식계에 영향을 준다.(이벤트로 생각할 수 있다.) 4. 메뉴와의 상관성을 생각해보아야 한다. 모델 변화 RandomForestRegressor -> LGBMRegressor 단순히 모델을 교체하는 것만으로도 MAE 값이 현저히 낮아졌다. 결과 위의 값은 Ra..
2021.06.09 수 - 특정 행 삭제, 파생 변수 고려, 모델 변경특정 행 삭제 석식계가 0인 행을 어떻게 처리할지 고민하였다. 석식계가 0인 경우는 *, 가정의 날, 자기개발의날(or 자기계발의날)로 되어있으며 이는 점심을 먹고 저녁 전에 좀 더 일찍 퇴근한다고 추론할 수 있다. 실제로 석식계가 0인 날에도 중식계는 수치가 있으며 중식계가 0인 날은 없다. 그리하여 석식계가 0인 행을 모두 삭제하였다. 파생 변수 고려 1. 요일별로 식계가 다르다. 2. 달마다의 식계가 다르다. 3. 공휴일(+대체 휴일)의 전후로 식계에 영향을 준다.(이벤트로 생각할 수 있다.) 4. 메뉴와의 상관성을 생각해보아야 한다. 모델 변화 RandomForestRegressor -> LGBMRegressor 단순히 모델을 교체하는 것만으로도 MAE 값이 현저히 낮아졌다. 결과 위의 값은 Ra..
2021.06.09 -
아직 식수 인원 예측에 대한 논문은 읽는 중이며 남는 시간에 파생 변수에 약간 변화를 주었다. 1 2 3 # 본사 실정원을 생각해본다. train['실정원'] = train['정원'] - train['휴가자'] - train['재택근무자'] - train['출장자'] test['실정원'] = test['정원'] - test['휴가자'] - test['재택근무자'] - test['출장자'] cs 1 2 3 4 5 6 x1_train = train[['요일_월', '요일_화', '요일_수', '요일_목', '요일_금', '정원', '휴가자', '출장자', '재택근무자', '실정원']] x2_train = train[['요일_월', '요일_화', '요일_수', '요일_목', '요일_금', '정원', '휴가자'..
2021.06.07 월 - 논문 참고 후 파생 변수 생각아직 식수 인원 예측에 대한 논문은 읽는 중이며 남는 시간에 파생 변수에 약간 변화를 주었다. 1 2 3 # 본사 실정원을 생각해본다. train['실정원'] = train['정원'] - train['휴가자'] - train['재택근무자'] - train['출장자'] test['실정원'] = test['정원'] - test['휴가자'] - test['재택근무자'] - test['출장자'] cs 1 2 3 4 5 6 x1_train = train[['요일_월', '요일_화', '요일_수', '요일_목', '요일_금', '정원', '휴가자', '출장자', '재택근무자', '실정원']] x2_train = train[['요일_월', '요일_화', '요일_수', '요일_목', '요일_금', '정원', '휴가자'..
2021.06.05 -
+변수 생성 부분 '본사정원수'에 대한 고찰로서 '본사휴가자수'와 '현본사소속재택근무자수'를 빼버린다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # 본사 실 인원을 생각해본다. train['본사내정원수'] = train['본사정원수'] - train['본사휴가자수'] - train['현본사소속재택근무자수'] test['본사내정원수'] = test['본사정원수'] - test['본사휴가자수'] - test['현본사소속재택근무자수'] # 중식계 train['lunch'] = train['본사내정원수'] - train['본사출장자수'] test['lunch'] = test['본사내정원수'] - test['본사출장자수'] # 석식계 train['dinner'] = train['본사내정원수'] + train['..
2021.06.04 금 - 파생 변수 수정+변수 생성 부분 '본사정원수'에 대한 고찰로서 '본사휴가자수'와 '현본사소속재택근무자수'를 빼버린다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # 본사 실 인원을 생각해본다. train['본사내정원수'] = train['본사정원수'] - train['본사휴가자수'] - train['현본사소속재택근무자수'] test['본사내정원수'] = test['본사정원수'] - test['본사휴가자수'] - test['현본사소속재택근무자수'] # 중식계 train['lunch'] = train['본사내정원수'] - train['본사출장자수'] test['lunch'] = test['본사내정원수'] - test['본사출장자수'] # 석식계 train['dinner'] = train['본사내정원수'] + train['..
2021.06.05 -
+변수 생성 부분 'lunch'와 'dinner'라는 파생 변수를 생성하였다. 나의 가설로는 시간외근무는 석식계에 영향을 주지 않을까 생각하여 석식계에만 '본사시간외근무명령서승인건수'를 추가하였다. 1 2 3 4 5 6 7 # 중식계 train['lunch'] = train['본사정원수'] - train['본사휴가자수'] - train['본사출장자수'] - train['현본사소속재택근무자수'] test['lunch'] = test['본사정원수'] - test['본사휴가자수'] - test['본사출장자수'] - test['현본사소속재택근무자수'] # 석식계 train['dinner'] = train['본사정원수'] - train['본사휴가자수'] - train['본사출장자수'] - train['현본사소속재..
2021.06.03 목 - Baseline 및 간단한 파생 변수(lunch, dinner) 생성+변수 생성 부분 'lunch'와 'dinner'라는 파생 변수를 생성하였다. 나의 가설로는 시간외근무는 석식계에 영향을 주지 않을까 생각하여 석식계에만 '본사시간외근무명령서승인건수'를 추가하였다. 1 2 3 4 5 6 7 # 중식계 train['lunch'] = train['본사정원수'] - train['본사휴가자수'] - train['본사출장자수'] - train['현본사소속재택근무자수'] test['lunch'] = test['본사정원수'] - test['본사휴가자수'] - test['본사출장자수'] - test['현본사소속재택근무자수'] # 석식계 train['dinner'] = train['본사정원수'] - train['본사휴가자수'] - train['본사출장자수'] - train['현본사소속재..
2021.06.04