- 캐글 머신러닝 대회 참가 기록
- 종료된 대회이므로 정확하지 않음
- 월마트의 판매량 예측 문제
- 사용 모델 : 랜덤포레스트
- 결과 : private score 2733.81171(상위 약 1%)
- https://www.kaggle.com/c/walmart-recruiting-store-sales-forecasting
- 벤츠 자동차 테스트 성능 시간을 줄위기 위한 머신러닝 기반 테스트 시간 예측 문제
- 사용 모델 : catboost와 xgboost를 블렌딩
- 결과 : private score 0.55294(상위 약 1.5%)
- https://www.kaggle.com/c/mercedes-benz-greener-manufacturing
- 페이스북 구매 기록으로 사람이 구매한 기록인지 로봇이 구매한 기록인지 분류하는 문제
- 사용 모델 : catboost
- 결과 : private score 0.92490(상위 약 16%)
- https://www.kaggle.com/c/facebook-recruiting-iv-human-or-bot
- 제품들을 올바른 카테고리로 분류하는 문제
- 사용 모델 : xgboost
- 결과 : private score 0.48508(상위 약 34%)
- https://www.kaggle.com/c/otto-group-product-classification-challenge
- 자전거 수요 예측 문제
- 사용 모델 : 랜덤포레스트
- 결과 : private score 0.39531(상위 약 5%)
- https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand
- 경매에서 구매한 차량이 불량인지 예측하는 문제
- 사용 모델 : catboost
- 결과 : private score 0.25725(상위 약 2%)
- https://www.kaggle.com/c/DontGetKicked
- 도시에서 발생한 범죄의 범주를 예측하는 문제
- 사용 모델 : catboost
- 결과 : private score 2.41054(상위 약 24%)
- https://www.kaggle.com/c/sf-crime
- 에어비앤비 유저가 첫 여행을 어느나라로 예약하는지 분류 문제
- 사용 모델 : catboost
- 결과 : private score 0.88355(상위 약 15%)
- https://www.kaggle.com/c/airbnb-recruiting-new-user-bookings
- 집 값 예측하는 문제
- 사용 모델 : catboost와 ridge regression 블렌딩 모델
- 결과 : private score 12569.17873(상위 약 1%)
- https://www.kaggle.com/c/home-data-for-ml-course
- 보호 동물 결과 지원 개선 문제
- 사용 모델 : catboost
- 결과 : private score 0.66475(상위 약 1%)
- https://www.kaggle.com/c/shelter-animal-outcomes
- 누군가가 앞으로 2년 안에 재정적인 어려움을 겪게 될지 예측 문제
- 사용 모델 : catboost
- 결과 : private score 0.86818(상위 약 4%)
- https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit