2021-02-03 공부기록(택시수요예측)

추가적인 모델은 없는지 찾아 보던중에 

딥러닝+Cross Validation 방법을 알게 되어서 시도를 해봤습니다 

 

시계열 데이터라서 CV를 하면 순서개념이 틀어져서 효과가 있을까 싶었지만

해보지도 않고 단정하는건 싫은지라 일단 해봤습니다

 

 게다가 zip_code도 7개로 줄인 탓에 데이터 부족하기도 하고 해서 겸사겸사 했죠

그런데.... 메모리가 또 부족하더라구요  CV할때 GridSearch도 했는데 여기서 부터 메모리 부족이 떳습니다 ㅠVㅠ

 

그도 그럴게 모델 한번만 돌려도 메모리 3분의 1을 차지하는데

제 생각이 짧았죠 

 

그렇게 해서 5개로 또 줄여서 해봤습니다 

가까스로 실행이 되었더라구요 

근데

으흠.. 결정계수에서 마이너스가 가..가능해..했던가..?? 

범위가 0~1사이 값이고 1에 가까울수록 좋은 성능을 나타내는 건데.. 

나머지 두개로 성능 별로였고,, 게다가 음수까지 나와주니 기쁨에 콜라보 파티타임 

 

음 ;; 끄응..

뭔가 어디서 피드백을 받고 싶은데.. 말이죠 .. 

 

그리고 전에 스태킹 CV 실습을 했기때문에 이것도 넣어봤습니다

성능이 딥러닝 모두 포함에서 가능 좋았습니다

내일은 자소서 쓰면서 미흡한 모델은 조금씩 개선하면서 돌려봐야 할것같습니다