데이터 공모전 필승 전략

데이터 공모전의 특성

데이터 공모전은 크게 두 종류다:

각각 접근법이 다르다.

분석형 공모전 전략

핵심: "So What?"에 답할 수 있는가

데이터 분석 결과 "A와 B 사이 상관관계가 0.7이다"는 의미 없다.

"A를 10% 개선하면 B가 7% 올라간다. 따라서 정책적으로 A에 집중해야 한다"가 인사이트다.

접근 순서:

EDA에서 볼 것:

예측형 공모전 전략

핵심: Public 리더보드를 믿지 마라

캐글이나 데이콘에서 Public 점수에 오버피팅하면 Private에서 폭망한다.

안전한 접근:

피처 엔지니어링이 80%:

모델 선택:

평가지표별 전략

RMSE:

AUC-ROC:

F1 Score:

Accuracy:

발표 차별화

코드/모델보다 "왜 이 접근을 했는가"를 설명