호기심 많은 분석가

부스트캠프 개발자의 지속 가능한 성장을 위한 학습 커뮤니티 boostcamp.connect.or.kr 🕵🏻‍♂️마스크착용_분류_대회 Imbalanced한 데이터에 적합한 loss인 focal_loss를 이용해서 작업 뛰어난 효과를 보임 crop된 데이터가 원본 데이터의 2배였던 실수가 있어서 제대로 작업한 뒤 원본 test set에 대한 결과와 crop한 test set에 대한 결과 2가지를 도출함 위의 실수 때문에 떠오른 아이디어로써 원본 데이터에 crop된 데이터를 추가해서 focal_loss로 학습시켜봄 → focal_loss와 결합되니 f1_score가 0.02점이나 높아짐 Test 데이터 중 일부 Crop이 되지 않는 데이터가 있었는데 새로운 model로 Crop시키는 방향을 고민 중 Retin..

포스팅 개요 대용량의 데이터의 경우 sklearn으로 model을 학습시키는 데만 많은 시간이 소요되곤 합니다. 이 과정을 매번 반복하기엔 우리들의 시간이 너무 아깝습니다. 고로 이번에는 그 model을 저장하여 재사용할 수 있는 방법을 알아보겠습니다. 포스팅 본문 model은 pickle 형태로 저장할 것이고, 저장할 때는 sklearn의 joblib라는 Library를 사용하겠습니다. pickle은 텍스트 상태의 데이터가 아닌 파이썬 객체 자체를 파일로 저장하기 위해 사용됩니다. 일반 덱스트의 경우 파일로 저장할 때 파일 입출력을 이용하나, 리스트나 클래스 같은 텍스트가 아닌 자료형은 일반적인 파일 입출력으로 저장하거나 불러올 수 없기 때문입니다. LogisticRegression 기법을 활용한 코드..