M5 Forecasting_Kaggle(1/3부)

M5 Forecasting 대회 진행

 

2020년 05월 30일

 

 

매년 진행해온 월마트(Walmart) 판매 상품 예측 분석 경진대회이다.

이번에는 시계열 관련된 딥러닝 문제를 해결해나가며 관련된 알고리즘을 공부하고자 참가했다.

 

 

참가한 대회 정보는 아래와 같다.

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https://www.kaggle.com/c/m5-forecasting-accuracy

M5 Forecasting - Accuracy

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1. 현재 성적

 

현재 M5 Forecasting 대회에 제출한 성적은 0.48484로 1,225등이다.

해당 성적 모델은 LGBM 모델을 사용한 결과로 딥러닝 모델보다 성적이 좋아 해당 스코어로 기록됐다.

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M5 Forecasting 성적

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2. 학습 내용

 

시계열 분석을 위한 딥러닝 알고리즘을 습득했다.

현재 내가 직접 구축한 모델은 다음과 같다

 

 

모델 : RNN

구조 : Vanila(Many to Many, bidirectional)

 

셀 : LSTM, GRU

프레임워크 : Pytorch

레이어 : GRU 2개층(256) -> DNN 5개층(256, 256, 128, 64, 32) 

 

 

3. 대회 목표

 

해당 대회의 내 목표는 RNN 모델을 활요하여 동메달 획득이다.

앞으로 RNN 모델을 seq2seq 로 구조를 변경하여 성적을 높히는 방법을 생각해봐야 겠다.